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总览与优先级
- 基础知识巩固与扩展（2-4周）
- 数据处理与机器学习基础（4-6周）
- 深度学习基础与PyTorch框架（6-8周）
- 自然语言处理（NLP）基础与Transformer架构（6-8周）
- Fine-tuning专项突破（6-8周）
- RAG系统构建（8-10周）
- 工程化与部署（4-6周）
阶段一：基础知识巩固与扩展（2-4周）
学习目标
- 掌握Python高级特性，为后续复杂任务奠定基础。
- 熟悉面向对象编程（OOP）和并发编程的基本概念。
- 理解数据库操作的基础知识。
所需知识点
- Python高级特性：
- 装饰器、生成器、上下文管理器
- 异步编程（
asyncio库） - 多线程/多进程（
threading、multiprocessing）
- 数据结构与算法：
- 常见数据结构（列表、字典、堆栈、队列等）
- 经典算法（排序、搜索、动态规划）
- 数据库基础：
- SQL（增删改查、索引、事务）
- NoSQL（MongoDB或其他键值存储）
难易程度
- 中等
推荐教程
- 《流畅的Python》（Luciano Ramalho）
- 官方文档与教程（Python官网、SQLAlchemy文档）
- LeetCode或Codeforces上的算法练习
实战项目
- 编写一个简单的Web爬虫，抓取数据并存入数据库。
- 实现一个多线程文件下载工具。
阶段二：数据处理与机器学习基础（4-6周）
学习目标
- 掌握数据清洗与预处理方法，为后续NLP任务做准备。
- 理解机器学习基本概念，熟悉Scikit-learn框架。
所需知识点
- 数据处理工具：
- NumPy、Pandas、Matplotlib/Seaborn
- 数据清洗（缺失值处理、异常值检测）
- 特征工程（标准化、归一化、独热编码）
- 机器学习基础：
- 回归、分类、聚类算法
- 模型评估指标（准确率、召回率、F1分数）
- Scikit-learn API使用
难易程度
- 中等
推荐教程
- 《Python数据科学手册》（Jake VanderPlas）
- Scikit-learn官方文档
- Kaggle入门竞赛（如泰坦尼克号生存预测）
实战项目
- 清洗并分析Kaggle公开数据集（如房价预测）。
- 使用Scikit-learn实现一个文本分类模型。
阶段三：深度学习基础与PyTorch框架（6-8周）
学习目标
- 理解深度学习核心概念，掌握PyTorch框架的使用。
- 学会构建简单的神经网络模型。
所需知识点
- 深度学习理论：
- 前馈神经网络（FNN）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN/LSTM）
- PyTorch框架：
- 张量操作
- 自定义模型与损失函数
- 梯度下降与反向传播
- 模型训练与优化：
- 学习率调整、正则化
- 过拟合与欠拟合问题
难易程度
- 较难
推荐教程
- 《动手学深度学习》（李沐等）
- PyTorch官方教程
- DeepLearning.AI的“Deep Learning Specialization”
实战项目
- 实现一个图像分类模型（如CIFAR-10）。
- 构建一个基于RNN的语言模型。
阶段四：NLP基础与Transformer架构（6-8周）
学习目标
- 理解Transformer架构及其在NLP中的应用。
- 掌握主流预训练模型（BERT/GPT）的使用方法。
所需知识点
- NLP基础：
- 文本预处理（分词、去停用词、词干提取）
- 词嵌入（Word2Vec、GloVe、FastText）
- Transformer架构：
- Self-Attention机制
- Encoder-Decoder结构
- 位置编码
- Hugging Face生态：
- Transformers库使用
- Datasets库加载数据集
难易程度
- 较难
推荐教程
- 论文《Attention Is All You Need》
- The Illustrated Transformer
- Hugging Face官方文档
实战项目
- 使用Hugging Face Transformers库实现文本分类任务。
- 构建一个基于BERT的情感分析模型。
阶段五：Fine-tuning专项突破（6-8周）
学习目标
- 掌握微调技术，能够对预训练模型进行领域适配。
- 熟悉参数高效微调方法（如LoRA）。
所需知识点
- Fine-tuning流程：
- 数据标注与准备
- 加载预训练模型
- 调整超参数
- 参数高效微调：
- LoRA（Low-Rank Adaptation）
- Adapter模块
- 模型评估与优化：
- BLEU/ROUGE指标
- 分布式训练加速
难易程度
- 中等
推荐教程
- Hugging Face微调教程
- 论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》
- Weights & Biases工具文档
实战项目
- 在特定领域（如医疗/法律）微调BERT模型。
- 使用LoRA方法优化GPT-2的性能。
阶段六：RAG系统构建（8-10周）
学习目标
- 理解RAG架构的核心思想，实现检索增强生成系统。
- 掌握向量数据库与相似性搜索技术。
所需知识点
- RAG架构：
- 双编码器检索系统
- 检索结果与生成的融合
- 向量检索：
- FAISS/Pinecone使用
- Sentence-BERT编码
- 长上下文窗口处理：
- Chunk划分策略
- 内存优化技术
难易程度
- 较难
推荐教程
- RAG论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》
- LangChain官方文档
- LlamaIndex官方文档
实战项目
- 构建一个基于RAG的企业知识问答系统。
- 实现一个支持实时更新的推荐系统。
阶段七：工程化与部署（4-6周）
学习目标
- 掌握模型服务化与容器化部署技术。
- 学会优化推理速度与显存占用。
所需知识点
- 工程化开发：
- RESTful API设计（Flask/FastAPI）
- Docker容器化
- 性能优化：
- TensorRT/ONNX推理加速
- 显存优化技术
- 高并发请求处理：
- Redis缓存层
- 异步处理流水线
难易程度
- 中等
推荐教程
- FastAPI官方文档
- Docker官方教程
- AWS Machine Learning Certification
实战项目
- 将RAG系统部署到云端（AWS/GCP/Azure）。
- 实现高并发API服务（QPS>100）。
总结
通过以上分阶段的学习计划，您可以逐步掌握大模型应用工程师所需的核心技能，并具备实际应用能力。建议每日投入2-3小时系统性学习，配合周末4-6小时实战，可在6个月内达到高级开发工程师水平。重点关注HuggingFace生态和PyTorch Lightning框架，这两个是当前企业的主流技术栈。