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文章分享了作者从软件开发转行成为大模型应用工程师的成功经验。作为有开发经验的211硕士，作者因软件开发行业环境变化而选择转型AI大模型领域。通过三个月系统学习（基础→实战→项目），成功获得知名AI企业offer。作者详细分享了学习路线和资源，包括深度学习基础、Pytorch框架、文本分类、RAG汽车知识库问答等项目，并提供了完整的大模型学习资料包，帮助有意转行的程序员快速入门。

零基础转行大模型经验分享

个人情况:

本人211届硕士毕业，电子信息专业，毕业于国内某211理工大学主修计算机科学与技术。毕业后，一直从事软件开发的工作，也有些大厂的工作经历。之前也只是稍微接触过机器学习，但是接触不多。

从软件开发转行的原因:

大家都知道这几年软件开发一直在走下坡路，这些年关于互联网程序员的负面消息越来越多，先是零散的消息，后面有时候会有大规模的裁员降薪消息，现在这种裁员降薪逐渐成为了一种常态。新来的从业者的学历能力要求越来越高，19年左右大专生还能入局，去阿里腾讯还能通过先干外包转正，后面这条路就被卡死了。到了现在哪怕是985211的科班也不一定能找到大厂好的岗位。另外，企业越来越不愿意去培养新人，我了解到的几年前入局的前辈，他们公司普遍给他们的宽容心更大，给他们的培训时间会更长。但是据我现在了解到的情况来看，因为企业并没有那么缺人，所以大量的公司想直接要熟练工而不乐意培养新员工。所以越来越来难了，自己也在不停的思考未来的路要怎么走，才能不被淘汰掉。

为什么选择AI大模型:

目前大模型人工智能浪潮毫无疑问，引发全社会关注的，至于人工智能有多重要，各界有多重视我就不强调了，相信稍微关注新闻的人都有注意到。不仅各个国家政府高度重视，而且最近金融圈也动作频频，相关企业市值股价连连高升，大模型研究人员的待遇也开得非常高。种种迹象表明，这是一轮新的浪潮，这是一场新的变革。

自己也是在一次偶然跟从事AI大模型领域校友的聊天中，深入了解了AI大模型这个领域，随着chatgpt的发布，这也是今天年比较热议的一个话题，也可能是我的一次新机遇。

我为了转行大模型学习相关知识断断续续也有三个月了。第一个月我主要学习了深度学习有关基础知识，pytorch框架的使用。第二月做了文本分类等一些实战项目。第三个月为了能够找到相关的工作，又做了两个项目:一个RAG汽车知识库问答，一个中药说明书实体识别。可以说，我做完这三个项目，投简历后才有的面试机会。

也不负所望经过自己一年的努力，凭借扎实的技术功底、实战项目经验和积极的学习态度，也成功获得了某知名AI企业的青睐，成为一名大模型应用工程师。

如何学习AI大模型？

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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