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课程介绍
知乎AI大模型全栈工程师:第三期
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为当今最热门的技术领域之一。作为知乎AI大模型全栈工程师,我们将深入探讨如何从入门到精通掌握这一技术,为我们的职业生涯开启新的篇章。
训练和部署大型 AI 模型通常是一个复杂的过程,涉及到多个步骤和技术。下面是一般的训练和部署流程:
训练:
- 数据收集和准备: 收集并准备用于训练的数据集。数据应该是多样化、代表性的,并且需要经过清洗和标注。
- 选择模型架构: 根据任务的要求选择合适的模型架构,例如深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 模型训练: 使用训练数据集来训练模型。这可能需要大量的计算资源和时间,通常使用 GPU 或者 TPU 来加速训练过程。
- 模型调优: 调整模型超参数、优化算法等来提高模型性能,通常通过交叉验证等技术来进行。
- 评估: 使用验证集或者测试集来评估模型的性能,并进行必要的调整。
- 模型导出: 将训练好的模型导出为适合部署的格式,如 TensorFlow SavedModel、ONNX 等。
部署:
- 选择部署环境: 根据应用场景选择合适的部署环境,可以是本地服务器、云平台、边缘设备等。
- 模型转换: 如果需要,将模型转换为适合部署环境的格式,例如 TensorFlow Lite、TensorRT 等。
- 部署模型服务: 将模型部署为服务,提供 API 接口供其他应用调用。可以使用诸如 TensorFlow Serving、TorchServe、Flask 等框架来实现。
- 性能优化: 对部署的模型进行性能优化,例如减小模型大小、加速推理速度等。
- 监控和维护: 对部署的模型进行监控和维护,保证其在生产环境中的稳定性和可靠性。可以使用日志记录、指标监控等技术来实现。
- 持续更新: 根据需要持续更新模型,例如添加新的训练数据、重新训练模型等。
如何成为一名优秀的AI大模型全栈工程师?
成为一名优秀的 AI 大模型全栈工程师需要具备广泛的技术知识和技能,并且不断学习和实践。以下是一些步骤和建议:
- 扎实的基础知识: 熟练掌握计算机科学和数学的基础知识,包括数据结构、算法、线性代数、概率统计等。
- 学习机器学习和深度学习: 了解机器学习和深度学习的基本理论和常用算法,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。学习常用的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等,并能够使用它们构建、训练和调试模型。
- 数据处理和特征工程: 掌握数据处理和特征工程的技术,包括数据清洗、特征选择、特征提取等,能够处理各种类型的数据,如结构化数据、文本数据、图像数据等。
- 模型调优和评估: 学会调优模型的超参数、优化算法等,以提高模型性能。能够使用交叉验证、网格搜索等技术进行模型评估和选择。
- 部署和服务化: 掌握模型部署和服务化的技术,包括模型转换、模型部署、API 设计等,能够将训练好的模型部署到生产环境中,并提供稳定、高效的服务。
- 软件工程和编程能力: 具备扎实的软件工程和编程能力,包括代码规范、版本控制、调试技巧等。熟练掌握常用的编程语言如 Python、C++ 等,以及相关的开发工具和框架。
- 持续学习和实践: AI 技术日新月异,需要不断学习和实践才能跟上发展的步伐。参与开源项目、阅读学术论文、参加培训课程等都是提升自己的有效途径。
- 解决问题的能力: 具备解决复杂问题的能力,能够从实际需求出发,设计并实现符合要求的 AI 解决方案。
- 沟通和团队合作: 良好的沟通和团队合作能力对于成为一名优秀的 AI 工程师至关重要。能够与团队成员、产品经理、业务人员等有效地沟通和协作,共同推动项目的进展和成功。
AI大模型全栈工程师的职业发展前景与总结
AI 大模型全栈工程师的职业发展前景非常广阔,随着人工智能技术的不断发展和应用领域的扩大,对于具备相关技能的工程师的需求也在不断增加。以下是 AI 大模型全栈工程师的职业发展前景与总结:
- 高需求的职业: 随着人工智能技术在各个行业的广泛应用,对于能够设计、开发和部署 AI 大模型的工程师的需求持续增加。从互联网公司到传统企业、医疗健康、金融、制造业等各个行业都需要 AI 大模型全栈工程师来解决复杂的业务问题。
- 技术更新迭代快: AI 技术的发展速度非常快,新的模型、框架、算法不断涌现,要想保持竞争力就需要不断学习和跟进最新的技术进展。
- 多样化的工作机会: AI 大模型全栈工程师可以在各个领域从事工作,如机器学习工程师、数据科学家、算法工程师、人工智能研究员等,也可以选择在不同类型的企业工作,如科技公司、研究机构、初创企业等。
- 挑战与机遇并存: AI 大模型全栈工程师面临着许多挑战,如模型设计、数据质量、算法效率等,但同时也有很多机遇,如解决实际问题、推动科技进步、创造商业价值等。
- 高薪职业: 由于对于 AI 大模型全栈工程师的需求较高,以及技术的专业性和复杂性,他们往往能够获得较高的薪资和福利待遇。
总的来说,AI 大模型全栈工程师是一个充满挑战和机遇的职业,对于有志于从事人工智能领域的工程师来说,不断提升自己的技能和经验,保持对新技术的敏感度和学习能力,将会在这个领域获得更多的职业发展机会和成就。
课程目录
13-014-知乎AI大模型全栈工程师培养计划(第3期)/
│├─1-初始Python.mp4
│├─2-Windows环境安装.mp4
│├─3-macOS环境安装.mp4
│├─4-VSCode安装与应用.mp4
│├─5-PyCharn安装与应用.mp4
│├─6-pip包管理工具.mp4
│├─7-Python工程应用-字符串.mp4
│├─8-Python文档化应用场景.mp4
│├─9-如何使用注解.mp4
│├─10-字符编码的处理.mp4
│├─11-Python程序调式和异常处理技巧.mp4
│├─12-JSON应用.mp4
│├─13-文件IO.mp4
│├─14-爬虫(1).mp4
│├─15-爬虫(2).mp4
│├─16-爬虫(3).mp4
│├─17-爬虫(4).mp4
│├─18-字符串处理.mp4
│├─19.dotenv使用.mp4
│├─20.FastAPI的使用.mp4
│├─22-大模型应用开发基础 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期)_2.mp4
│├─23-Prompt Engineering – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─24-开发环境设置与 OpenAI API 相关介绍 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期)_2.mp4
│├─25-Function Calling – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期)_3.mp4
│├─26-提升编程效率:AI 编程 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─27-RAG和Embeddings – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─28-Assistants API – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─29-Semantic Kernel – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─30-LangChain – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─31-LLM 应用开发工具链 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期)_2.mp4
│├─32-手撕 AutoGPT – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─33-二期客座嘉宾:XAgent 原理、技术与应用 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期)_3.mp4
│├─34-项目方案分析与设计 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─35-模型微调(上).mp4
│├─36-模型微调(下).mp4
│├─37-Fine-tuning 集中答疑.mp4
│├─40.AI 产品部署和交付 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4
│├─代码课件
│├─大咖分享
│代码课件/
││├─代码课件.exe
│大咖分享/
││├─嘉宾:LLM为核心的多模态和代码模型分享.mp4
││├─嘉宾:如何用 Stable Diffusion 复现一个妙鸭.mp4
││├─客座嘉宾我是如何训练百亿参数大模型 ChatYuan 的.mp4
││├─客座嘉宾:大模型时代的 AI 产品新挑战.mp4
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