学习AI大模型所需的技能归纳为四大核心板块，这就像构建一个坚固的系统，缺一不可。
01 核心技能总结
基础理论 (数学基石)
理解模型原理的必备内功。
- 核心是微积分，理解梯度、导数，这是模型优化的基础。
- 核心是向量、矩阵和张量运算，这是数据在模型中流动的语言。
- 理解损失函数、模型评估和不确定性的关键。
编程与工具 (核心利器)
将理论转化为代码的武器库。
- AI领域的通用语言，必须精通。
- NumPy (科学计算)、Pandas (数据处理)。
- 至少精通其一，PyTorch (当前主流) 或 TensorFlow。
- Hugging Face (模型中心)、Git (版本控制)、Docker (环境隔离)。
模型与算法 (核心大脑)
构建智能系统的蓝图。
- 理解回归、分类、过拟合与欠拟合等基本概念。
- 掌握神经网络(NN)、卷积网络(CNN)、循环网络(RNN)等经典结构。
- 重中之重，是所有现代AI大模型（如GPT、Llama）的基石，必须深入理解其自注意力机制。
- 熟悉预训练(Pre-training)、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)、RLHF(人类反馈强化学习)等核心技术范式。
工程与实践 (落地能力)
将模型部署应用并创造价值的最后一公里。
- 使用 FastAPI、vLLM、Triton 等工具将模型封装为高效服务。
- 了解模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术，提升推理速度。
- 熟悉使用SQL、Spark等工具处理海量数据。
- 对GPU、CUDA有基本了解，知道如何选择和利用硬件资源。
- 理解分布式训练（数据并行/模型并行）的基本原理。
02 技能树概览图
为了更直观地展示这些技能之间的关系，我使用PlantUML绘制了一份技能树脑图。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
总结：学习路径建议从 理论 -> 编程 -> 算法 -> 工程 逐步深入。在实践中，这些板块的能力是相辅相成、缺一不可的。对于大模型时代，Transformer的理解和模型部署优化的工程能力尤为关键。
