AI大模型工程师实战指南

一、大模型开发核心流程

1. 开发范式转变：大模型开发与传统AI开发有本质区别，不再聚焦模型本身优化，而是通过Prompt Engineering、数据工程和业务逻辑分解等手段充分发挥大模型能力

2. 典型工作流：

二、关键技术实战

1. 模型微调技术

```python

LoRA微调示例（参数高效微调）

from peft import LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig(

r=8,

target_modules=["q_proj", "v_proj"],

lora_alpha=32

model = get_peft_model(base_model, config)

```

2. 部署优化方案

三、AI Agent开发要点

1. 模型选择标准：

2. 智能体架构：

四、行业应用案例

1. 跨境营销：

2. 内容创作：

五、学习路径建议

1. 基础准备：

2. 进阶路线：

```mermaid

graph LR

A[理解大模型原理] --> B[提示工程]

B --> C[Function Calling]

C --> D[RAG与向量数据库]

D --> E[LangChain开发]

E --> F[行业精调实战]

```

3. 实战资源：

> 最新趋势：2025年大模型开发更强调垂直行业适配性，建议选择特定领域（如医疗、金融）积累领域知识，结合PEFT技术快速构建行业解决方案