程序员如何快速学习AI大模型应用工程开发，从后端转行为AI工程师
随着deepseek的爆火，AI大模型工程化开发需求旺盛。很多后端工程师对于如何转行到AI大模型工程化工程师有很多迷茫，猫叔趁着周末也顺便梳理了一条学习路线和大家分享一下。我们先看一个招聘的JD:从上面可以看到，要做大模型应用开发需要的条件:1.要熟悉python语言。2.熟悉pyTorch或TensorFlow深度学习开发框架。3.熟悉transformer或bert框架。4.熟悉训练、微调、模
随着deepseek的爆火，AI大模型工程化开发需求旺盛。很多后端工程师对于如何转行到AI大模型工程化工程师有很多迷茫，猫叔趁着周末也顺便梳理了一条学习路线和大家分享一下。我们先看一个招聘的JD:
从上面可以看到，要做大模型应用开发需要的条件:
1.要熟悉python语言。
2.熟悉pyTorch或TensorFlow深度学习开发框架。
3.熟悉transformer或bert框架。
4.熟悉训练、微调、模型压缩、部署流程。
5.熟悉RAG，prompt、AI Agent、RLHF。
6.使用dify、langchain、fastgpt开发平台，熟悉向量数据库、知识库。
7.分布式系统开发架构、高可用等。
通过上面的招聘岗位描述就知道转行AI应用开发工程师要学习的知识，先学习开发语言，然后学习深度机器学习开发框架，然后熟悉大模型开发平台，结合理论知识做训练、微调、压缩等，最终转化为一个高可用的AI应用。
如何学习AI大模型 ？
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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