核心内容摘要
Java 企业如何平稳落地 AI：从老系统改造到大模型接入的
❝2024年OpenAI吹响“大模型主导未来变革”的号角掌握AI大模型技术已成为职业发展的关键突破口。
本计划融合学习理论与实战路径助您30天内系统掌握大模型核心技术。
第一阶段基础筑基第
天第
天AI大模型认知与开发环境配置核心概念学习每日2小时理解Transformer架构与注意力机制掌握预训练-微调范式差异学习大模型在NLP/CV领域的应用场景开发环境搭建每日1小时安装Python
3.
CUDA
1
7配置PyTorch/TensorFlow框架部署Hugging Face Transformers库第
天核心组件实践模型量化技术每日3小时对比量化/剪枝/蒸馏的优劣势实践AWQ量化方案解决outlier问题运行LLM.int8()推理加速实验基础模型调用每日2小时使用BERT完成文本分类任务实现GPT-2的文本生成部署Hugging Face Pipeline第二阶段核心技术突破第
天第
天高效微调技术微调方法实践每日4小时使用LoRA微调ChatGLM模型实现P-Tuning v2参数优化医疗数据领域适配实战提示工程精要每日1小时Chain-of-Thought提示设计多轮对话系统构建第
天企业级应用开发项目开发实战每日4小时基于LangChain构建知识库问答系统开发电商虚拟试衣AI应用实现SD多模态文生图程序性能调优每日1小时模型剪枝实战移除20%参数RLHF奖励模型部署第三阶段高阶实战第
天第
天前沿模型解析开源模型深度应用每日4小时精读LLaMA2论文并部署中文版复现Alpaca训练过程GLM-130B多卡推理实践论文带读训练营每日1小时解析《Attention is All You Need》精读PaLM技术报告第
天企业项目实战三套完整项目闭环开发每日5小时聊天机器人系统开发FlaskReactLLaMA智能对话系统实现包含意图识别模块大模型API服务化部署DockerK8s第四阶段知识整合第
天知识体系构建整理技术笔记与代码库GitHub归档构建个人作品集技术博客至少3篇实战解析项目Demo视频展示制定持续学习计划每月精读2篇顶会论文参与Kaggle大模型竞赛每日学习模板高效执行建议|时间段|内容安排|产出要求|| — | — | — ||8:
:00|理论学习论文/课程|思维导图笔记||10:
:00|代码实践|GitHub提交记录||14:
:00|项目开发|功能模块完成||16:
:00|调试优化|性能提升报告||20:
:00|次日计划|任务清单制定|学习资源包必读论文LLaMA: Open and Efficient Foundation Language ModelsLoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models工具集模型部署vLLM, Text Generation Inference可视化Weights Biases, TensorBoard实战数据集医疗对话数据集MedDialog中文指令数据集COIG如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。
因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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