这是我见过最全面的大模型实战项目汇总！

本文旨在深入剖析大模型技术原理及实战经验涵盖从LLM训练、高效微调、分布式训练到推理优化、压缩、量化、剪枝、知识蒸馏等全流程。针对普通大众难以进行大模型预训练或微调的问题特别介绍参数高效微调技术助力科研与开发人员。项目提供配套资源及系统化教程助力读者从入门到精通大模型技术。本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验大模型工程化、大模型应用落地项目涵盖: LLM训练 LLM训练实战 LLM参数高效微调技术原理综述 LLM参数高效微调技术实战 LLM分布式训练并行技术 分布式AI框架 分布式训练网络通信 LLM推理 LLM推理框架✈️ LLM推理优化技术♻️ LLM压缩 LLM量化 LLM剪枝 LLM知识蒸馏♑️ 低秩分解♍️ LLM算法架构☪️ LLM应用开发️ LLM国产化适配 AI编译器 AI基础设施 LLMOps LLM生态相关技术LLM微调技术原理对于普通大众来说进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此催生了各种参数高效微调技术让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。因此该技术值得我们进行深入分析其背后的机理本系列大体分七篇文章进行讲解。结语抓住大模型时代的职业机遇AI大模型的发展不是“替代人类”而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作却催生了更多需要“技术业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言想要在这波浪潮中立足不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具更要深入理解目标行业的业务逻辑如金融的风险控制、医疗的临床需求成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。无论是技术研发岗如算法工程师、研究员还是业务落地岗如产品经理、应用工程师大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情紧跟技术趋势就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对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扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用