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网站开发项目企划书,做网站费,办公室装修效果图图片大全,注册公司流程和费用小微企业本文详细介绍了企业AI建设的6层技术路线图#xff1a;从基础设施层的算力构建#xff0c;到云原生层的环境适配#xff0c;再到模型层的训练与压缩#xff0c;智能体开发与运维#xff0c;API接口设计#xff0c;最后到应用层落地。每层都提供了具体实现方法和最佳实践从基础设施层的算力构建到云原生层的环境适配再到模型层的训练与压缩智能体开发与运维API接口设计最后到应用层落地。每层都提供了具体实现方法和最佳实践帮助企业解决算力不足和落地难问题实现AI技术与业务的无缝对接。1. 基础设施层筑牢算力底座核心硬件由物理显卡、GPU、CPU搭配内存、硬盘组成构成基础算力来源。部署按需选择小场景单机足够大规模业务上分布式集群扛并发。2. 云原生层搞定环境适配堪称AI环境的“管家”解决开发与生产环境脱节问题。Docker打包PyTorch、CUDA等依赖实现全流程环境一致K8S调度集群资源搭配推理框架大幅提升部署效率。3. 模型层打造核心大脑模型类型系统推理模型包括大语言模型、音频模型、视觉等多模态大模型知识库高纬转低纬向量化embedding模型知识库检索召回模型rerank模型。模型训练压缩首先需要进行数据处理与标注生成训练集其次进行预训练 - SFT监督微调 - 奖励模型训练 - 强化学习逐步调优 - 模型压缩这一步可有可无根据业务场景和硬件资源而定也可以通过模型蒸馏进行模型压缩与知识迁移。4. 智能体开发运维实现工具化落地Dev侧通过提示词工程、插件、RAG工程、变量、工作流、内容安全审查等将各个能力封装为可直接干活的智能体Ops侧评测是对智能体、模型、提示词、插件等进行性能指标的评估观测是监控运行状态的数据表现包括token消耗、费用消耗、失败异常、调用链路、会话内容等便于运营分析和排查。5. API接口层搭建连接桥梁通过密钥管理、安全认证等核心功能让模型、智能体、插件、知识库等顺畅对接第三方系统包括企业自有如发布到企业微信、飞书等渠道打通技术到业务的“最后一公里”。6. 应用层落地产生价值ToB场景智能客服、会议助手、工单管理、合规风控精准降本提效ToC场景AI办公、内容创作、AI陪练打造实用用户工具。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课