自建AI模型实战指南：从零到精

一、基础认知与准备

AI大模型是指参数量巨大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数千亿个参数，通过海量数据训练获得强大能力。主要类型包括：

二、开发环境搭建

硬件准备

软件环境

三、模型开发全流程

1. 数据准备

2. 模型架构设计

3. 训练优化

4. 部署应用

四、学习路径建议

基础知识

1. 深度学习基础（神经网络/激活函数等）

2. Python编程与框架使用

3. 数学基础（线性代数/概率统计）

进阶技能

五、常见问题与解决方案

1. 资源不足：使用云服务或模型压缩技术

2. 数据质量差：加强数据清洗与增强

3. 过拟合：增加正则化、数据增强

4. 迭代慢：采用增量训练策略

> 提示：初学者建议从预训练模型微调开始，逐步深入