【onnx-mlir】IndexExpr功能学习
2025/12/30 19:32:21
从 ChatGPT、DeepSeek，到 Qwen、GLM、Claude……
大模型（LLM）正成为 AI 世界的核心引擎。
无论你是算法、后端还是工程背景，掌握大模型开发都是未来技术人的必修课。
但面对碎片化的知识和复杂的框架，很多人都会问——
“我该从哪里开始？要学什么？先搞清楚原理还是直接上手项目？”
这篇文章将分享从入门到实战的完整路径，
🧭 总体学习框架
学习路线分为 4 个阶段，从基础知识到工程实战， 每一阶段都能“看得见成长、做得出项目”。
| 阶段 | 时间 | 目标 | 核心主题 |
|---|---|---|---|
| 🌱 阶段1 | 0–2个月 | 打牢基础 | Python、数学、深度学习、Transformer |
| ⚙️ 阶段2 | 3–5个月 | 掌握主流框架 | Prompt工程、LangChain、RAG、Agent |
| 🔧 阶段3 | 6–9个月 | 项目与微调 | LoRA微调、部署、向量数据库 |
| 🧩 阶段4 | 9–12个月 | 多模态与工程化 | CLIP、LLaVA、优化、云端部署 |
🌱 阶段1：打牢基础（0–2个月）
没有坚实的数学与框架基础，后续所有“魔法”都会变成黑箱。
🎯 学习重点
数学三件套
：线性代数（矩阵运算、求导）、概率统计（分布、似然函数）
Python数据与AI工具链
：NumPy / Pandas / Matplotlib
深度学习基础
：神经网络、反向传播、梯度下降
Transformer核心机制
：自注意力、多头注意力、位置编码
💡 实践任务
- 用PyTorch复现一个简单的 Transformer
- 训练一个MNIST 图像分类模型
📘推荐资源卡
- 《深度学习》（Ian Goodfellow）
- 吴恩达《Deep Learning Specialization》
- The Illustrated Transformer
⚙️ 阶段2：掌握大模型核心与主流框架（3–5个月）
这一阶段，你要从“能用”走向“能理解、能整合”。
🎯 学习重点
1️⃣ 大模型原理
- Transformer、GPT、BERT、MoE 架构解析
- 预训练与微调的区别
- 生成式 vs 判别式模型
2️⃣ Prompt 工程
- Prompt 四要素：角色、目标、方案、输出格式
- 技巧：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought（思维链）
- 进阶：Prompt 自调优、结构化 Prompt、约束性 Prompt
3️⃣ LangChain 框架
- Chains / Memory / Agents / Function Calling
- 实战：问答系统、文档摘要、SQL生成
4️⃣ RAG 技术（Retrieval-Augmented Generation）
- 核心流程：数据提取 → 向量化 → 检索 → 生成
- 工具：Chroma、Milvus、FAISS
- 应用：企业知识库问答、信息检索增强
📘推荐资源卡
- LangChain 官方文档
- OpenAI Cookbook
- HuggingFace Transformers
🧪项目建议
- 🔹 用 LangChain + Chroma 构建知识库问答系统
- 🔹 设计一个多轮对话 Agent
🔧 阶段3：模型微调与工程化（6–9个月）
理论够多了，现在该“造”自己的模型。
🎯 学习重点
🔹 微调技术
轻量化微调
：LoRA、QLoRA、Prefix Tuning、P-Tuning
数据准备与增强、超参数设置、评估与验证
框架：HuggingFace、LLaMA-Factory、DeepSpeed
🔹 模型优化与部署
- 分布式训练（数据并行、模型并行）
- 混合精度训练（FP16 / FP32）
- 模型压缩与蒸馏
🔹 工程化工具
- Docker / Ollama / Dify
- REST API 接口开发（FastAPI / Gradio）
📘推荐资源卡
- HuggingFace 官方课程
- DeepSpeed 文档
- LLaMA Factory GitHub
🧪实战项目
- 微调 Qwen2 / Llama3 模型（LoRA）
- 构建并部署一个 AI 助手（基于 Dify）
🧩 阶段4：多模态与算法进阶（9–12个月）
让模型不仅“理解语言”，还“看得懂世界”。
🎯 学习重点
多模态模型
：CLIP、BLIP、LLaVA、Stable Diffusion
跨模态任务
：图文匹配、视觉问答、文生图
强化学习与优化
：RLHF、蒸馏、剪枝、量化
云端部署与系统化
：Docker + K8S + 云平台（AWS / 阿里云）
📘推荐资源卡
- OpenAI 技术博客
- 《Diffusion Models Explained》
- LLaVA GitHub
🧪实战项目
- 复现 BLIP 图生文
- 构建多模态 AI 助手（Vision + Text）
🧱 执行与成长建议
以输出为导向
：每学完一个模块，做一个小项目。
记录与复盘
：将代码与心得同步到 GitHub / Notion。
学习闭环
：阅读论文 → 复现代码 → 写总结 → 分享。
参与社区
：LangChain 中文群、HuggingFace 论坛、知乎 AI 圈。
关注趋势
：持续关注 DeepSeek、Qwen、智谱、Anthropic 的更新。
💬 写在最后
学习大模型，不只是“看懂论文”，更是“亲手造出能跑的模型”。
愿这份路线，成为你通往 AI 世界的清晰地图。
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对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
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学习从来都是自己的事，我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了，有需要的直接拿，能用到多少就看你自己了。
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