入门大模型并没有想象中复杂，尤其对于普通程序员，建议采用从外到内的学习路径。下面我们通过几个步骤来探索如何系统学习大模型：

1️⃣初步理解应用场景与人才需求
大模型的核心应用涵盖了智能体（AI Agent）、微调（Fine-Tuning）以及训练（Training）。程序员可以先从应用层入手，掌握如何封装大模型应用，随后逐步深入了解部署、微调及训练等核心技术。

2️⃣基础技能掌握
要想使用大模型，首先需要扎实的编程基础。Python 是AI领域最常用的语言，熟练掌握其基础语法、数据结构是必不可少的。同时，向量数据库是当前AI技术中的关键，常见工具如Chroma、FAISS、Milvus等。掌握这些工具，可以让大模型拥有“记忆”。

3️⃣开发与实战工具
学习如何使用工具是大模型开发的重点。LangChain 是一款专门为大模型开发设计的框架，通过它可以轻松扩展大模型的功能，开发智能助手、知识库等实际应用。

4️⃣开源模型的本地部署
硬件资源一直是大模型开发的挑战，但选择合适的开源模型可以大大降低门槛。ChatGLM2-6B 是一款62亿参数的中英双语对话模型，适合资源有限的开发者进行本地部署。

5️⃣机器学习与深度学习基础
对于大模型的训练和应用，基础的机器学习算法（如分类、回归、聚类）以及深度学习模型（CNN、RNN、Transformer等）至关重要。尤其是Transformer，它是现代大模型的核心结构。

6️⃣深入探索技术细节
掌握如Fine-Tuning、PEFT技术（Lora、QLora等）和强化学习基础，能够帮助你更高效地训练和优化模型。并了解推理加速、模型压缩等技术，优化大模型的部署和性能。

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• 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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