一、基础筑基阶段(2-3个月)
1. 编程核心能力
Python进阶:掌握装饰器、异步编程、面向对象设计模式
框架生态:PyTorch动态图机制与Hugging Face Transformers库实战
2. 数学三板斧
线性代数:矩阵分解(SVD)在模型压缩中的应用
概率统计:贝叶斯网络在Prompt工程中的实践
3. 开发工具链
分布式训练:阿里云PAI平台多卡调试技巧
效率工具:Jupyter Notebook调试/Linux系统级优化
二、核心技术突破(4-6个月)
1. 大模型理论体系
Transformer架构:多头注意力机制的可视化解析
训练优化:混合精度训练与LoRA低秩适配技术
2. 全栈技术矩阵
```python
典型大模型调用示例(Hugging Face)
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-chinese")
```
NLP方向:BERT微调与RLHF对齐技术
CV方向:ViT模型在医疗影像的迁移学习
3. 工程化能力
模型部署:ONNX格式转换与TensorRT加速
效能监控:Prometheus+Grafana训练指标可视化
三、商业实战阶段(持续迭代)
1. 行业解决方案
金融领域:风险控制模型的A/B测试框架
教育领域:智能批改系统的上下文理解优化
2. 职业发展路径
初级→高级:从数据清洗到分布式训练集群调优的成长路线
技术→管理:客户方案经理需要的技术沟通能力
视频课程:吴恩达2024新版机器学习(重点看反向传播)
开源项目:OpenBMB中文模型库+LangChain应用框架
论文精读:《Attention Is All You Need》逐行代码实现
当前行业数据显示,掌握全栈能力的大模型工程师平均薪资较单一领域专家高出37%,建议采用"理论学习→Kaggle实战→工业级项目"的三段式成长路径。最新技术动态显示,2025年模型轻量化技术和多模态应用成为关键突破点。
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