本文为自学大模型应用开发的学习路线整理适合想进行大模型应用开发而非模型训练的程序员。学习路线强调Python工程能力、模型调用及复杂流程组织而非堆砌数学或死磕底层原理。核心学习内容包括Python基础、LLM概念理解、Prompt与Prompt Engineering、RAG、Agent以及进阶的Langchain、PyTorch和Transformer。文章推荐按特定顺序学习并提供了相关学习资料的推荐。最初了解大模型应用开发的时候对各种术语很模糊LLM是什么RAG是什么LLMRAG与Agent是什么关系Langchain又是什么很混乱于是我花了一周的时间去了解学习。本文是我在自学大模型应用开发过程中一边实践、一边修正后整理出的学习路线。 目标不是“学全概念”而是知道哪些必须学、哪些了解即可、哪些可以暂时不碰。这份路线适合谁 / 不适合谁适合想做 大模型应用开发而不是训练模型偏工程、系统、业务场景如接口、日志、数据处理不适合想从零训练大模型;走算法 / 学术研究路线;以数学推导为主要目标整体学习思路大模型应用开发 Python 工程能力 调用模型的能力 组织复杂流程的能力不是堆数学; 死磕底层原理; 从 Transformer 推公式下面是个人自学摸索后规划的学习路线图因为是个人摸索的可能有遗漏如有不对的希望大家可以给出指点学习内容介绍备注python是一种高级编程语言 学习大模型应用开发是 Python 是必须学习的。学习基础内容函数包的调用即可。无需研究深度学习与机器学习。 对于大模型应用开发python的角色是胶水语言工程语言而不是算法语言必须学习LLM大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。必须理解概念 不需要自己训练Prompt 与 Prompt EngineeringPrompt 提示词 (一次对模型的具体输入 Prompt Engineering 提示词工程系统性的具体输入必须掌握使用方法 工程能力不是理论RAGRAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。必须理解并能实践常见应用模式 不是每个项目都需要Agent把大模型和一堆工具组装起来变成一个能感知和改变外界环境的智能程序称之为Agent复杂场景下需要会用是加分项 不是每个项目都需要Langchain(进阶学习) LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。进阶学学不建议一开始学 复杂项目使用pytorch(进阶学习) 深度学习框架用来实现和训练Transformer等模型了解即可不建议一开始学Transformer(进阶学习) 一种神经网络架构广泛应用于NLP(自然语言处理) ,大多数模型基于它学习推荐顺序python基础API调用LLM概念知道能干什么Prompt/Prompr EngineeringRAG(解决查资料不准)Agnet复杂流程自动化LangChain当项目复杂时pyTorch/Transformer 了解不急下面内容为各核心概念的补充说明与学习资料可按需阅读Python定义是一种高级编程语言Python 在这里扮演什么角色Python 是胶水语言 工程语言而不是算法语言。在大模型应用开发中python的主要作用以及不需要做什么python主要作用调接口 处理数据 组织流程 写日志、查问题不需要做什么深度学习训练 复杂数学推导学习范围针对于学习大模型应用开发只需要学习Python的基础内容即可不需要学习机器学习与深度学习。我让deepseek给过我一个学习路线我个人感觉东西可能有点多所以没有全部采用准备在日后学习实践中逐渐记录python学习视频推荐黑马课程简单易懂小白也可很快上手学习B站就有课程可以直接搜索学习。必学基础生存能力基本语法、数据结构(字符串、数字、列表、元组、字典、集合 条件语句if/elif/else 循环for/while 函数、模块 文件读写 异常处理 logging 日志 JSON 处理 requests 调用接口进阶可后面再补虚拟环境venv / conda 配置管理 简单异步asyncio可暂时不学装饰器 / 元类 深度学习框架细节 数学原理推导LLM补充理解与参考资料定义大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。LLM 是“已经训练好的语言模型”能做什么理解、生成、总结、推理文本有那些LLM: 国外的GPT、LLaMA、 Gemini国内的DeepSeek、 文心一言(百度)、 通义千问(阿里) 都属于 LLM在应用开发中你只负责调用模型不负责训练模型。推荐学习资料非必须知乎文章链接什么是LLM大语言模型Large Language Model从量变到质变 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771Prompt / Prompt Engineering注必须掌握使用方式Prompt一次对模型的具体输入一段文字Prompt Engineering系统性设计 Prompt 的方法日常在大模型应用开发的学习中说学Prompt实际上指的是“Prompt Engineering” 而不是背几句话术。核心目标让模型输出稳定让结果可控、可解析RAG进阶理解与推荐资料RAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。RAG 检索 大模型生成解决的问题模型不知道你的私有数据,模型容易胡编适合场景文档问答;日志分析;知识库查询不是每个项目都必须用 RAG但一旦涉及“查资料”它非常常见。推荐学习资料非必须B站详细原理可以看B站up马克的技术工作坊 的RAG详解非常易懂https://www.bilibili.com/video/BV1JLN2z4EZQ/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickAgent进一步了解Agent 用大模型“规划 调用工具 执行步骤”本质上仍然是程序逻辑模型调用并不是有自主意识的系统适合多步骤、条件判断、自动化流程注意Agent 不是必须项 很多需求用普通 Python 逻辑就能解决。推荐学习资料非必须B站同样推荐的B站up 马克的技术工作坊 的Agent详解https://www.bilibili.com/video/BV1TSg7zuEqR/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickvd_source38410fc54f9e8d536c013e81b142c0fd小红书上找的Agent相关文档介绍Langchain【工程辅助工具】定义LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。LangChain 是基于大模型的应用开发框架是一个开源的Python库旨在通过以下方式更轻松地构建基于LLM的应用程序LangChain 是一个 框架 / 工具集用来组织 Prompt组合 RAG构建 Agent它不是大模型本身也不是必须掌握的前置条件。 项目复杂时再用即可。推荐学习资料非必须知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1919781127339620246官方中文链接https://www.langchain.com.cn/docs/introduction/PyTorch 与 TransformerPyTorch主流深度学习框架之一用于训练神经网络模型很多大模型如 DeepSeek-V3基于它进行训练。Transformer一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP任务是 GPT 等大模型的核心结构。要不要学对应用开发者来说 知道Pytorch与Transformer它们是什么即可不是学习重点。推荐学习资料非必须知乎【科普向】PyTorch、Transformer、神经网络到底是什么关系 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1895539473363751627以上为我为自己整理的学习路线希望对寻找转行和学习路径的你有所帮助。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
收藏 | 新手程序员轻松入门大模型开发：从零到实践的学习路线图
本文为自学大模型应用开发的学习路线整理适合想进行大模型应用开发而非模型训练的程序员。学习路线强调Python工程能力、模型调用及复杂流程组织而非堆砌数学或死磕底层原理。核心学习内容包括Python基础、LLM概念理解、Prompt与Prompt Engineering、RAG、Agent以及进阶的Langchain、PyTorch和Transformer。文章推荐按特定顺序学习并提供了相关学习资料的推荐。最初了解大模型应用开发的时候对各种术语很模糊LLM是什么RAG是什么LLMRAG与Agent是什么关系Langchain又是什么很混乱于是我花了一周的时间去了解学习。本文是我在自学大模型应用开发过程中一边实践、一边修正后整理出的学习路线。 目标不是“学全概念”而是知道哪些必须学、哪些了解即可、哪些可以暂时不碰。这份路线适合谁 / 不适合谁适合想做 大模型应用开发而不是训练模型偏工程、系统、业务场景如接口、日志、数据处理不适合想从零训练大模型;走算法 / 学术研究路线;以数学推导为主要目标整体学习思路大模型应用开发 Python 工程能力 调用模型的能力 组织复杂流程的能力不是堆数学; 死磕底层原理; 从 Transformer 推公式下面是个人自学摸索后规划的学习路线图因为是个人摸索的可能有遗漏如有不对的希望大家可以给出指点学习内容介绍备注python是一种高级编程语言 学习大模型应用开发是 Python 是必须学习的。学习基础内容函数包的调用即可。无需研究深度学习与机器学习。 对于大模型应用开发python的角色是胶水语言工程语言而不是算法语言必须学习LLM大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。必须理解概念 不需要自己训练Prompt 与 Prompt EngineeringPrompt 提示词 (一次对模型的具体输入 Prompt Engineering 提示词工程系统性的具体输入必须掌握使用方法 工程能力不是理论RAGRAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。必须理解并能实践常见应用模式 不是每个项目都需要Agent把大模型和一堆工具组装起来变成一个能感知和改变外界环境的智能程序称之为Agent复杂场景下需要会用是加分项 不是每个项目都需要Langchain(进阶学习) LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。进阶学学不建议一开始学 复杂项目使用pytorch(进阶学习) 深度学习框架用来实现和训练Transformer等模型了解即可不建议一开始学Transformer(进阶学习) 一种神经网络架构广泛应用于NLP(自然语言处理) ,大多数模型基于它学习推荐顺序python基础API调用LLM概念知道能干什么Prompt/Prompr EngineeringRAG(解决查资料不准)Agnet复杂流程自动化LangChain当项目复杂时pyTorch/Transformer 了解不急下面内容为各核心概念的补充说明与学习资料可按需阅读Python定义是一种高级编程语言Python 在这里扮演什么角色Python 是胶水语言 工程语言而不是算法语言。在大模型应用开发中python的主要作用以及不需要做什么python主要作用调接口 处理数据 组织流程 写日志、查问题不需要做什么深度学习训练 复杂数学推导学习范围针对于学习大模型应用开发只需要学习Python的基础内容即可不需要学习机器学习与深度学习。我让deepseek给过我一个学习路线我个人感觉东西可能有点多所以没有全部采用准备在日后学习实践中逐渐记录python学习视频推荐黑马课程简单易懂小白也可很快上手学习B站就有课程可以直接搜索学习。必学基础生存能力基本语法、数据结构(字符串、数字、列表、元组、字典、集合 条件语句if/elif/else 循环for/while 函数、模块 文件读写 异常处理 logging 日志 JSON 处理 requests 调用接口进阶可后面再补虚拟环境venv / conda 配置管理 简单异步asyncio可暂时不学装饰器 / 元类 深度学习框架细节 数学原理推导LLM补充理解与参考资料定义大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型,是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。LLM 是“已经训练好的语言模型”能做什么理解、生成、总结、推理文本有那些LLM: 国外的GPT、LLaMA、 Gemini国内的DeepSeek、 文心一言(百度)、 通义千问(阿里) 都属于 LLM在应用开发中你只负责调用模型不负责训练模型。推荐学习资料非必须知乎文章链接什么是LLM大语言模型Large Language Model从量变到质变 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771Prompt / Prompt Engineering注必须掌握使用方式Prompt一次对模型的具体输入一段文字Prompt Engineering系统性设计 Prompt 的方法日常在大模型应用开发的学习中说学Prompt实际上指的是“Prompt Engineering” 而不是背几句话术。核心目标让模型输出稳定让结果可控、可解析RAG进阶理解与推荐资料RAG全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。RAG 检索 大模型生成解决的问题模型不知道你的私有数据,模型容易胡编适合场景文档问答;日志分析;知识库查询不是每个项目都必须用 RAG但一旦涉及“查资料”它非常常见。推荐学习资料非必须B站详细原理可以看B站up马克的技术工作坊 的RAG详解非常易懂https://www.bilibili.com/video/BV1JLN2z4EZQ/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickAgent进一步了解Agent 用大模型“规划 调用工具 执行步骤”本质上仍然是程序逻辑模型调用并不是有自主意识的系统适合多步骤、条件判断、自动化流程注意Agent 不是必须项 很多需求用普通 Python 逻辑就能解决。推荐学习资料非必须B站同样推荐的B站up 马克的技术工作坊 的Agent详解https://www.bilibili.com/video/BV1TSg7zuEqR/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickvd_source38410fc54f9e8d536c013e81b142c0fd小红书上找的Agent相关文档介绍Langchain【工程辅助工具】定义LangChain是一种创新性的框架是语言模型驱动的应用程序的开发方式。LangChain 是基于大模型的应用开发框架是一个开源的Python库旨在通过以下方式更轻松地构建基于LLM的应用程序LangChain 是一个 框架 / 工具集用来组织 Prompt组合 RAG构建 Agent它不是大模型本身也不是必须掌握的前置条件。 项目复杂时再用即可。推荐学习资料非必须知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1919781127339620246官方中文链接https://www.langchain.com.cn/docs/introduction/PyTorch 与 TransformerPyTorch主流深度学习框架之一用于训练神经网络模型很多大模型如 DeepSeek-V3基于它进行训练。Transformer一种神经网络架构广泛应用于自然语言处理NLP任务是 GPT 等大模型的核心结构。要不要学对应用开发者来说 知道Pytorch与Transformer它们是什么即可不是学习重点。推荐学习资料非必须知乎【科普向】PyTorch、Transformer、神经网络到底是什么关系 - 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（支持资料、图片参考_降重降ai）)
