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做美图+网站有哪些东西,app开发公司杭州,wordpress横幅图像,建设银行网站 个人客户端最近有朋友说#xff0c;想转行ai赛道#xff0c;做大模型之类的工作#xff0c;不知道有哪些岗位。今天就来聊聊#xff0c;AI大模型有哪些方向#xff0c;新人怎么转行大模型赛道#xff0c;让大家少走弯路#xff0c;早日在AI领域如鱼得水#xff01; 其实#xff…最近有朋友说想转行ai赛道做大模型之类的工作不知道有哪些岗位。今天就来聊聊AI大模型有哪些方向新人怎么转行大模型赛道让大家少走弯路早日在AI领域如鱼得水其实在招聘网站上搜搜 “大模型”看看那些招聘要求就能大概了解大模型工程师都有哪些方向了。主要分为下面这四类数据治理方向大模型数据工程师主要负责爬虫、数据清洗、ETL、Data Engine、Pipeline 这些工作。简单说就是要把数据整理得妥妥当当让模型能 “吃” 得好。平台搭建方向大模型平台工程师负责分布式训练、大模型集群以及工程基建等。他们就像是大模型的 “建筑工人”打造出能让模型高效运行的平台。模型算法方向大模型算法工程师主要涉及搜、广、推、对话机器人、AIGC 这些领域。听起来是不是超酷一听能做出很厉害的产品部署落地方向大模型部署工程师负责推理加速、跨平台、端智能、嵌入式这些工作。他们要确保模型能顺利在各种设备上运行起来。下面分别对这四个方向的工作内容进行展开。1、数据治理 —— 被轻视的宝藏领域很多人可能觉得自己学了好多算法知识再去做数据工作有点大材小用了。其实不然对于很多转行大模型的同学来说做数据可是更容易上岸的途径呢现在国外的大模型技术比国内领先不少虽然国内有很多 “大模型”但真正厉害的没几个。为啥呢除了一些技术没突破数据和工程技巧也很关键。就拿数据来说通用大模型训练的数据来源、采集、质量把控、有毒信息过滤、语言筛选与比例、去重和规范化处理还有评测集构建这些都是技术活也是体力活。在垂直领域像金融、电商、法律、车企这些数据构建更难了。业务数据从哪来数据不够怎么办怎么构建高质量微调数据要是能把这些问题解决好模型就成功一大半啦所以现在有经验又有能力的数据工程师是比较稀缺的。2、平台搭建——保障高性能计算要是你以前是做工程的或者对工程感兴趣那大模型平台工程师这个方向很适合你。这个方向其实就是为大模型业务服务的打造大模型的基础设施让模型训练得更好、跑得更快有分布式计算、并行计算总之就是保障高性能计算。具体都做些啥呢硬件层面要搞大模型训练集群像 GPU 集群、CPU/GPU 混部集群得管理好几百上千张卡还要关注它们的利用率和健康状况。中小公司通常开发和运维都得干。平台层面要做 LLMOps也就是 pipeline把数据 IO、模型训练、预测、上线、监控都整合起来跟着业务团队走造些好用的工具给业务团队省时间。3、模型算法——传说中的算法工程师好多小伙伴一看到大模型算法岗可能立马就被吸引了觉得能做出超厉害的产品站在行业前沿。但是在 AI 这行模型算法应用是很需要业务经验的。如果你本来就是做算法相关的比如 NLP、语音助手或者对话机器人那继续做这个方向的大模型算法工程师是合适的。但如果你是 CS 方向的实习生、应届毕业生或者其他 IT 行业转过来的这不一定是最好的选择。别以为大模型算法工程师就是调调模型、改改超参、做做预训练和 finetune 这些简单活儿。实际上一个团队里干这些核心算法优化的没几个人大部分新人进去都是先干些配环境、搭链路、清洗和分析数据、调研、写函数工具这些基础工作。等这些干熟练了才有可能跑些模型实验表现好的同学才有机会接触线上业务。有些同学干了好几年还在做些边角料的活儿根本接触不到核心业务呢所以刚入行的小伙伴如果学历背景好可以去大公司实习争取转正背景一般的话去中小公司积累业务经验也是不错的。4、部署落地——实现AI价值最后一公里大模型部署主要有两个方向云端部署和端侧部署。云端部署可以做推理加速平台给特定模型做定制化加速像 Qwen - 7b 的加速也可以做大模型推理引擎在高并发用户场景下保证用户体验的同时优化延迟和吞吐量。端侧部署就是要在消费级 GPU/NPU 和边端设备上把模型部署好还要让领域大模型小型化实现工程落地。这个岗位对工程、系统和硬件方面的能力都有要求虽然现在有各种推理框架降低了点难度但还是挺有挑战性的不太建议新人直接做可以先从平台方向入手再慢慢转到部署方向。最后给新人的一些小建议别光盯着 finetune、SFT、RLHF 这些虽然系统学习是必要的但不需要花太多精力哦。想做应用方向的小伙伴建议聚焦在某个垂直领域比如对话机器人、问答系统或者金融、医疗、教育这些方向选一个具体场景好好做做深做透。一定要多关注数据像 data pipeline高质量训练 / 测试集的构建经验还有对数据的敏感度这些在未来工作中非常有用。记住大模型不只有算法工程也很重要。大公司都在拼基建好的平台对业务支撑作用可大了是大模型产品成功的关键因素读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于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。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈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。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。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。获取方式一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】