想转行AI大模型开发？掌握这四个开源工具，助你快速入门！

想转行AI大模型开发？掌握这四个开源工具，助你快速入门！

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/DEVELOPERAA/article/details/144760340

最近有很多开发者询问，如何从其他领域的编程转行到AI大模型开发。下面介绍四个从事大模型开发必须掌握的开源工具，帮助大家系统地学习和掌握相关技能。

1. Hugging Face

Hugging Face是目前最大的AI开源社区，提供了丰富的预训练模型库。用户可以免费下载这些模型，并在此基础上进行微调或推理，无需从零开始训练一个大模型。此外，Hugging Face还提供了大量数据集，可以节省数据准备的时间和精力。因此，它也被誉为"AI领域的GitHub"。

2. PyTorch

从Hugging Face下载模型后，接下来需要使用PyTorch进行微调。PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，现已成为最流行的机器学习和深度学习框架之一。它提供了简洁且强大的API，使模型构建和操作更加直观，只需几行代码即可构建自己的大模型。

3. DeepSpeed

在完成模型下载和代码编写后，需要在服务器上进行训练或微调。此时就需要用到DeepSpeed。DeepSpeed可以将模型快速部署到多台服务器上进行并行化训练或推理，从而提高效率和性能。

4. LangChain

大模型训练完成后，主要用于推理。如果要开发基于大模型的应用程序，如企业内部知识库系统、聚合搜索引擎或领域智能体应用等，就需要用到LangChain。LangChain是一个用于构建基于LLM驱动的应用程序的开源框架，内置了许多API，简化了对大模型的操作。

通过以上四款开源工具，开发者可以从零构建大模型，并在此基础上开发应用程序。对于从事AI领域开发的人员来说，这四款工具已经成为必备技能。

如何系统学习大模型LLM？

大模型时代，LLM大模型的火爆引发了对程序员未来发展的广泛讨论。事实上，真正能占据先机的是那些能够熟练运用AI工具的技术人。针对自学遇到困难的开发者，本文系统梳理了大模型学习脉络，并分享了包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等在内的学习资源。

LLM大模型学习路线

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
• L1.1 人工智能简述与大模型起源
• L1.2 大模型与通用人工智能
• L1.3 GPT模型的发展历程
• L1.4 模型工程
• L1.4.1 知识大模型
• L1.4.2 生产大模型
• L1.4.3 模型工程方法论
• L1.4.4 模型工程实践
• L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
• L2.1 API接口
• L2.1.1 OpenAI API接口
• L2.1.2 Python接口接入
• L2.1.3 BOT工具类框架
• L2.1.4 代码示例
• L2.2 Prompt框架
• L2.3 流水线工程
• L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
• L3.1 Agent模型框架
• L3.2 MetaGPT
• L3.3 ChatGLM
• L3.4 LLAMA
• L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
• L4.1 模型私有化部署概述
• L4.2 模型私有化部署的关键技术
• L4.3 模型私有化部署的实施步骤
• L4.4 模型私有化部署的应用场景