普通 Python 开发程序员如何转型大模型方向？
本篇回答默认面向对大模型领域感兴趣的程序员。
说在前面：我觉的从deepseek开源以后，会有更多的企业和开发者争相去深入探讨它的原理和学习，也会有很多企业来部署和作用起来，接下来会是一场AI人才的抢夺战！
你看看deepseek发布出来，相信很多大模型公司都坐不住了，Google，微软，包括国内的百度，阿里都有所行动，就连造车的雷布斯也挖取了天才AI少女，所以人人都有机会的。
当然了，拿到高薪的前提是你得懂它，而不只是浮于表面的体验，强烈建议大家看看知乎知学堂AI大模型的免费公开课，有专业的老师带队，让你从0到1了解它的底层原理以及实际应用，比如会从被DeepSeek的核心算法为切入点，解密DeepSeek的和底层原理，还可以学习到LLM大模型的训练方法、Prompt、Engineering+(交互工程)、利用LangChain+Fine-tunet大模型知识为我们工作和生活赋能，推荐大家体验：
你甭说，很多人学习完这个，简直是职场上超神了，特别是在薪资和职业Offer选择上可以说是一步青云
回归正题，看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：
Prompt工程：基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。
基于大模型的应用：在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs，连调用API都可以不用了，动动嘴就可以实现应用生成。
私有知识库：给大模型配个“资料袋”——大模型外挂向量数据库/知识图谱。
AI Agent：给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚，让它可以作为智能体进行决策和工作。
微调大模型：基于基座大模型的Fine Tuning。
训练大模型：大模型训练，高端赛道的角逐。
因此普通程序员研究大模型，不妨选择从外到内的思路，从套壳应用，再了解部署、微调和训练。
当然，学习大模型我发现一个更简单丝滑的途径，就是知乎知学堂的 AI 大模型公开课，特别适合代码水平不高，但是又想做深度学习或者入局 AI 大模型的人，这个课其实是一份非常有意思的AI大模型的系统性入门课程，而且现在还免费，入口我给大家要过来了，直接听就可以↓
对了，课程里关于Transformer 的原理、使用Fine-Tuning进行模型微调的技术一定要仔细听，这是深度学习里非常重要的理论和实操教程，代码水平不高也没关系，跟着老师的指导走就行了。
前导篇
Python
Python：AI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。Python不难，对于一般程序员来说很容易上手。
向量数据库
随着AI的发展进入新的时代，知识的存储和表示就和向量分不开了。向量这个数学表达，在目前是人与AI交互的中间媒介。 向量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息。让大模型拥有“记忆”，就需要用到向量数据库。
常见的向量数据库包括：Chroma、ES、FAISS、Milvus等，需要了解和会用。
实战篇
LangChain
要将大语言模型的能力开发成产品，就需要LangChain帮忙了。LangChain 是一个 LLM 编程框架，它提供了一套工具、组件和接口，借助LangChain，我们可以更加便利地给大模型这个“大脑”装上记忆和四肢，更轻松地完成基于大模型的应用开发。
比如带有私有知识库的办公助手等AI Agent，都可以借助LangChain来完成。
LangChain主要支持6种组件：
- Models：模型，各种类型的模型和模型集成
- Prompts：提示，包括提示管理、提示优化和提示序列化
- Memory：记忆，用来保存和模型交互时的上下文状态
- Indexes：索引，用来结构化文档，以便和模型交互
- Chains：链，一系列对各种组件的调用
- Agents：代理，决定模型采取哪些行动，执行并且观察流程，直到完成为止
github：https://github.com/hwchase17/langchain
如果你是Java程序员，这里有Java版：
https://github.com/langchain4j
在本地搭建部署开源模型
从零入门大模型技术，其实还是有点门槛的，硬件资源就是一关。但还是有办法的。
建议选择清华ChatGLM2-6B开源大模型进行本地部署。ChatGLM2-6B 是 ChatGLM-6B 的第二代版本，62亿的参数量的开源中英双语对话模型。
ChatGLM2-6B在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，具有更强大的性能、支持更长的上下文、更强的推理能力的特点，是Poor流选手的福音。
各种尺寸的模型需要消耗的资源：
项目地址：
GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型
HuggingFace：
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
如果嫌自己摸索太麻烦，正好最近有一个知乎知学堂推出的AI大模型免费公开课。
这个课正是为了适应当下AI大模型的发展而推出的，由几位业内大佬主讲，主要面向的就是想系统性学习AI大模型的同学。会带你深度解析此轮AI变革和以往有何根本不同，还能学习大模型相关的Langchain技术，以及如何fine-tune模型等。
重要的是有 AI 大模型学习资源包，以及好用的 AI工具等。感兴趣的可以关注一下 ↓ ↓ ↓
提高篇
机器学习基础
了解分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法等经典的机器学习算法；
模型评估：交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等）。
深度学习基础
掌握CNN,RNN等经典网络模型，然后就是绕不开的Transformer。
Transformer是一个引入了 Self-attention 机制的模型，它是大语言模型的基石，支撑着庞大的大语言模型家族。
在代码层面，必须掌握的就是神经网络的框架，主流框架有tenorflow,Pytorch等。
NLP 基础知识
NLP、NLU、NLG的差别；
自然语言处理中的基本任务和相关的应用；
TF-IDF、word2vec、BERT等基本算法和技术；
预训练语言模型：模型的输入、模型的结构、训练的任务、模型的输出；
可以直接从word2vec开始了解，然后到transformer，bert。
了解LLM的3个分支和发展史
根据使用的 Transformer 的方式不同，有3种常见的主流架构：encoder-only，encoder-decoder和decoder-only。
这张图清晰地展示了LLM的3个分支：
- encoder-only：BERT
- encoder-decoder：T5, GLM-130B, UL2
- decoder-only：GPT系列, LLaMA, OPT, PaLM,BLOOM
了解典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。
深入篇
掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力；
掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术；
掌握强化学习基础；
Alignment与RLHF；
数据处理技术；
压缩模型、推理加速技术；
分布式训练并行技术；
分布式网络通信技术；
生产环境部署大模型的相关技术。
最后说句题外话：我觉的从deepseek开源以后，会有更多的企业和开发者争相去深入探讨它的原理和学习，也会有很多企业来部署和作用起来，接下来会是一场AI人才的抢夺战！
你看看deepseek发布出来，相信很多大模型公司都坐不住了，Google，微软，包括国内的百度，阿里都有所行动，就连造车的雷布斯也挖取了天才AI少女，所以人人都有机会的。
当然了，拿到高薪的前提是你得懂它，而不只是浮于表面的体验，强烈建议大家看看知乎知学堂AI大模型的免费公开课，有专业的老师带队，让你从0到1了解它的底层原理以及实际应用，比如会从被DeepSeek的核心算法为切入点，解密DeepSeek的和底层原理，还可以学习到LLM大模型的训练方法、Prompt、Engineering+(交互工程)、利用LangChain+Fine-tunet大模型知识为我们工作和生活赋能，推荐大家体验：
你甭说，很多人学习完这个，简直是职场上超神了，特别是在薪资和职业Offer选择上可以说是一步青云
原文作者：悦木lvy