纯前端直连大模型 API，真的安全吗？
2025/12/24 18:35:20
简介
GitHub上发现近乎完美的免费大语言模型课程，提供科学家和工程师双路径学习路线。科学家路径涵盖模型训练全流程，工程师路径专注于应用开发。课程包含8个开箱即用的Google Colab工具，大幅降低技术门槛。项目持续更新，提供精选参考资料，作者还基于课程出书但课程保持免费。系统化学习路线对防止认知过载至关重要，是LLM入门的理想选择。
在GitHub上发现一个近乎完美的免费大语言模型课程，包含科学家和工程师双路径的详细学习路线，附带实战Notebook、论文资源和初学者所需的一切。
- 基础数学/Python/神经网络（可选）
- 科学家路径：深入讲解模型训练的每个环节：数据准备、架构选择、微调技术、偏好对齐、评估方法、量化优化。每个主题都有配套的实践教程。
- 工程师路径：专注应用开发：如何运行LLM、构建向量数据库、实现RAG系统、开发AI Agent、优化推理性能、处理部署和安全问题。
课程结构图
作者提供了8个开箱即用的Google Colab工具，都是针对具体痛点：
- LLM AutoEval：自动化模型评估，省去手动测试的繁琐
- LazyMergekit：一键合并不同模型，无需GPU
- AutoQuant：支持多种格式的模型量化
- LazyAxolotl：云端模型微调
这些工具的价值在于降低了技术门槛。模型评估原本需要写不少代码，现在点击就能跑。模型合并以前是专业玩家才能做的事，现在普通人也能尝试。
项目持续更新，最近还在添加新工具。每个主题都提供了精选的参考资料，从3Blue1Brown的可视化教程到最新的研究论文。作者Maxime Labonne基于这个课程还写了《LLM Engineer’s Handbook》，但课程本身保持免费。这种做法挺良心，用免费内容建立影响力，通过书籍获得收益。
有读者评论说"早期实验时我开了几十个谷歌标签页和半成品Notebook，这资源能省下无数瞎折腾的时间"时，戳中了广大自学者最真实的痛点，也正是笔者当年开设公众号，系统化带领大家入门LLM应用开发，撰写《探秘大模型应用开发》一书的初衷。
系统化学习路线在这个领域不是奢侈品，而是防止认知过载的必需品。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。