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

…

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原文链接：https://blog.csdn.net/m0_59235245/article/details/139969438

若想了解更多有关油气行业大模型，赋能油气行业领域发展，可查看油气通GPT云平台，链相关接： https://cn.oilgasgpts.com/ ，也可使用手机扫描下方二位码进行查看。