做網(wǎng)站必須搭框架么,百度引擎搜索網(wǎng)址,安福相冊(cè)網(wǎng)站怎么做的,網(wǎng)站建設(shè)的問(wèn)題分析2020 年 11 月 19 日#xff0c;Hugging Face 發(fā)布了 Transformers v4 的首個(gè)候選版本#xff0c;彼時(shí)這個(gè) AI 模型定義庫(kù)的日安裝量?jī)H 2 萬(wàn)次#xff0c;支持的模型架構(gòu)不過(guò) 40 種#xff0c;社區(qū)貢獻(xiàn)的模型 checkpoint 也只有約 1000 個(gè)。五年后的 2025 年 12 月 1 日Hugging Face 發(fā)布了 Transformers v4 的首個(gè)候選版本彼時(shí)這個(gè) AI 模型定義庫(kù)的日安裝量?jī)H 2 萬(wàn)次支持的模型架構(gòu)不過(guò) 40 種社區(qū)貢獻(xiàn)的模型 checkpoint 也只有約 1000 個(gè)。五年后的 2025 年 12 月 1 日Transformers v5.0.0rc-0 正式亮相如今它的日安裝量已飆升至 300 萬(wàn)次以上累計(jì)安裝量突破 12 億次支持的模型架構(gòu)超過(guò) 400 種社區(qū)貢獻(xiàn)的兼容模型 checkpoint 更是激增至 75 萬(wàn)個(gè)以上。從一個(gè)小眾的開(kāi)源工具到 AI 生態(tài)的核心支柱Transformers 的五年迭代史正是 AI 技術(shù)走向普及、開(kāi)源生態(tài)蓬勃發(fā)展的縮影。v5 版本以 “互操作性” 為核心主題在簡(jiǎn)潔性、訓(xùn)練能力、推理效率、生產(chǎn)部署和量化支持五大維度完成了突破性升級(jí)不僅讓模型開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、更高效更構(gòu)建了一個(gè)跨框架、跨平臺(tái)的協(xié)同生態(tài)。本文將深度解析 Transformers v5 的核心革新帶你讀懂這款工具如何持續(xù)定義 AI 開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)。一、核心升級(jí)一簡(jiǎn)潔性重構(gòu)讓代碼成為 “可信賴(lài)的產(chǎn)品”在 Transformers 團(tuán)隊(duì)看來(lái)代碼本身就是產(chǎn)品。隨著 AI 模型種類(lèi)的爆炸式增長(zhǎng)如何讓復(fù)雜的模型定義變得清晰易懂、易于維護(hù)成為生態(tài)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。v5 版本將 “簡(jiǎn)潔性” 作為首要目標(biāo)通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)、代碼精簡(jiǎn)和標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一徹底重塑了模型開(kāi)發(fā)的底層邏輯。模塊化設(shè)計(jì)降低 94% 的代碼維護(hù)成本過(guò)去五年Transformers 團(tuán)隊(duì)保持著每周新增 1-3 個(gè)模型的節(jié)奏為了應(yīng)對(duì)日益龐大的代碼庫(kù)團(tuán)隊(duì)在 v5 中全面推進(jìn)模塊化設(shè)計(jì)打破了 “一個(gè)模型一個(gè)文件” 的傳統(tǒng)模式通過(guò)抽象通用邏輯構(gòu)建可復(fù)用組件。其中最具代表性的便是AttentionInterface的引入 —— 這個(gè)集中式抽象層將 FA1/2/3、FlexAttention、SDPA 等多種注意力機(jī)制統(tǒng)一管理僅保留核心的eager方法在模型文件中讓不同模型的注意力模塊實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。模塊化設(shè)計(jì)帶來(lái)的效率提升十分顯著在引入模塊化邏輯前Transformers 的日均有效代碼貢獻(xiàn)量需審核的代碼行數(shù)為 362.2 行一年累計(jì)約 13.2 萬(wàn)行而模塊化之后日均有效代碼貢獻(xiàn)量降至 25.8 行一年僅需處理約 9415 行代碼維護(hù)成本降低了 94%。這種變革不僅讓新模型的集成速度大幅提升更讓社區(qū)開(kāi)發(fā)者能輕松理解模型的核心邏輯推動(dòng)了生態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化與通用性。代碼與工具鏈精簡(jiǎn)聚焦核心功能消除冗余v5 版本對(duì)模型文件和工具鏈進(jìn)行了大刀闊斧的精簡(jiǎn)剝離了非核心功能讓代碼庫(kù)更輕量化。在模型文件方面通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理將日志、工具函數(shù)等非模型核心的代碼抽象出來(lái)使建模代碼僅保留前向 / 反向傳播的關(guān)鍵邏輯大幅提升了可讀性。在分詞與處理工具方面v5 做出了一個(gè)重要決策全面聚焦tokenizers作為主要后端取消了 “Fast” 和 “Slow” 分詞器的區(qū)分讓分詞邏輯更統(tǒng)一。對(duì)于依賴(lài) Sentencepiece 或 MistralCommon 的場(chǎng)景團(tuán)隊(duì)提供了非默認(rèn)但完整支持的替代方案而圖像處理器則直接保留快速變體統(tǒng)一依賴(lài) torchvision 后端避免了多版本維護(hù)的冗余。更值得關(guān)注的是v5 正式終止了對(duì) Flax 和 TensorFlow 后端的支持將全部精力集中在 PyTorch 上。這一決策并非放棄生態(tài)多樣性而是基于行業(yè)趨勢(shì)的精準(zhǔn)判斷 ——PyTorch 已成為 AI 開(kāi)發(fā)的主流框架集中資源能讓 Transformers 在模型性能、兼容性上實(shí)現(xiàn)突破。同時(shí)團(tuán)隊(duì)與 Jax 生態(tài)的合作伙伴保持緊密協(xié)作確保 Transformers 模型能與 Jax 框架無(wú)縫兼容兼顧了專(zhuān)注與開(kāi)放。模型添加流程優(yōu)化AI 輔助的自動(dòng)化集成為了進(jìn)一步降低新模型的集成門(mén)檻Transformers 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具鏈能夠自動(dòng)識(shí)別新模型與現(xiàn)有模型架構(gòu)的相似性通過(guò)代碼相似度分析快速定位核心差異。在此基礎(chǔ)上工具鏈還能自動(dòng)生成 PR 草稿將新模型轉(zhuǎn)化為 Transformers 兼容格式大幅減少了手動(dòng)適配的工作量。這種自動(dòng)化流程不僅提升了模型集成的效率更保證了生態(tài)的一致性。正如 Axolotl 團(tuán)隊(duì)的 Wing Lian 所說(shuō)“過(guò)去幾年Transformers 對(duì)新模型架構(gòu)的 0 日支持能力和注意力機(jī)制的標(biāo)準(zhǔn)化讓現(xiàn)代 LLM 的訓(xùn)練后處理變得前所未有的簡(jiǎn)單?！倍?、核心升級(jí)二訓(xùn)練能力革新從微調(diào)走向 “全流程支持”在 v4 時(shí)代Transformers 的訓(xùn)練支持更多聚焦于微調(diào)場(chǎng)景而 v5 版本則實(shí)現(xiàn)了從 “微調(diào)為主” 到 “預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)并重” 的轉(zhuǎn)變通過(guò)底層重構(gòu)和生態(tài)協(xié)同全面提升了大規(guī)模訓(xùn)練的支持能力。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練兼容主流框架突破規(guī)模限制為了支持大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練Transformers 團(tuán)隊(duì)重新設(shè)計(jì)了模型初始化邏輯確保模型能適配不同的并行計(jì)算范式如數(shù)據(jù)并行、模型并行、張量并行。同時(shí)團(tuán)隊(duì)為前向和反向傳播優(yōu)化了專(zhuān)用內(nèi)核大幅提升了大規(guī)模訓(xùn)練的效率。在生態(tài)兼容上v5 已實(shí)現(xiàn)與 torchtitan、megatron、nanotron 等主流預(yù)訓(xùn)練工具的深度協(xié)同開(kāi)發(fā)者可以直接基于 Transformers 的模型定義使用這些工具進(jìn)行大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練無(wú)需重復(fù)開(kāi)發(fā)模型架構(gòu)。這種兼容性打破了框架壁壘讓不同工具的優(yōu)勢(shì)得以互補(bǔ)。微調(diào)與訓(xùn)練后處理全生態(tài)工具無(wú)縫對(duì)接對(duì)于開(kāi)發(fā)者更常用的微調(diào)場(chǎng)景v5 進(jìn)一步強(qiáng)化了與 Python 生態(tài)中主流微調(diào)工具的協(xié)作。無(wú)論是 Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、TRL 等 PyTorch 生態(tài)工具還是 Jax 生態(tài)的 MaxText都能直接復(fù)用 Transformers 的模型實(shí)現(xiàn)無(wú)需額外適配。Unsloth 團(tuán)隊(duì)的 Michael Han 對(duì)此深有感觸“Transformers 是數(shù)十萬(wàn)個(gè)項(xiàng)目的核心支柱我們基于它構(gòu)建了高效的模型微調(diào)與訓(xùn)練工具 —— 無(wú)論是 BERT、文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音TTS模型還是需要快速?gòu)?qiáng)化學(xué)習(xí)推理的場(chǎng)景即使其他庫(kù)尚未支持相關(guān)模型Transformers 也能提供可靠支撐?！贝送鈜5 還通過(guò) OpenEnv 和 Prime Environment Hub為智能體Agentic相關(guān)的訓(xùn)練場(chǎng)景提供了更好的支持讓模型訓(xùn)練能與環(huán)境交互深度結(jié)合拓展了 AI 應(yīng)用的邊界。三、核心升級(jí)三推理效率革命兼顧易用性與高性能推理是 AI 模型落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)v5 版本圍繞推理效率進(jìn)行了全方位革新通過(guò)內(nèi)核優(yōu)化、新 API 推出和生態(tài)協(xié)同實(shí)現(xiàn)了 “易用性” 與 “高性能” 的統(tǒng)一。內(nèi)核優(yōu)化自動(dòng)適配硬件的高效計(jì)算v5 團(tuán)隊(duì)將大量精力投入到推理內(nèi)核的優(yōu)化中開(kāi)發(fā)了自動(dòng)適配硬件和軟件環(huán)境的內(nèi)核方案。當(dāng)開(kāi)發(fā)者運(yùn)行推理任務(wù)時(shí)Transformers 會(huì)自動(dòng)檢測(cè)硬件能力啟用最優(yōu)內(nèi)核如針對(duì) GPU 的 TensorRT 內(nèi)核、針對(duì) CPU 的優(yōu)化內(nèi)核無(wú)需手動(dòng)配置。這種 “開(kāi)箱即用” 的優(yōu)化方案讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)注底層硬件細(xì)節(jié)就能獲得極致的推理性能。對(duì)于不熟悉內(nèi)核優(yōu)化的開(kāi)發(fā)者而言這一特性大幅降低了高性能推理的門(mén)檻而對(duì)于專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者也能通過(guò)自定義內(nèi)核進(jìn)一步提升性能。新 API 發(fā)布簡(jiǎn)化推理與服務(wù)部署為了滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的推理需求v5 推出了兩個(gè)重磅 API連續(xù)批處理與分頁(yè)注意力機(jī)制、transformers serve服務(wù)系統(tǒng)。連續(xù)批處理Continuous Batching和分頁(yè)注意力Paged Attention機(jī)制的引入解決了傳統(tǒng)靜態(tài)批處理效率低下的問(wèn)題。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整批處理大小和優(yōu)化注意力計(jì)算的內(nèi)存占用這兩種機(jī)制能大幅提升高并發(fā)場(chǎng)景下的推理吞吐量尤其適合模型評(píng)估、批量推理等需要同時(shí)處理大量請(qǐng)求的場(chǎng)景。目前這兩種機(jī)制已在 Hugging Face 內(nèi)部經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期驗(yàn)證團(tuán)隊(duì)正在完善使用文檔不久后將正式開(kāi)放給社區(qū)。而transformers serve則是專(zhuān)為生產(chǎn)環(huán)境設(shè)計(jì)的服務(wù)系統(tǒng)它能快速部署與 OpenAI API 兼容的推理服務(wù)器。開(kāi)發(fā)者無(wú)需手動(dòng)編寫(xiě)服務(wù)代碼只需通過(guò)簡(jiǎn)單配置就能將 Transformers 模型轉(zhuǎn)化為可通過(guò) API 調(diào)用的服務(wù)大幅降低了模型部署的復(fù)雜度。推理引擎協(xié)同生態(tài)互補(bǔ)無(wú)縫兼容v5 并未追求 “大包大攬” 的推理優(yōu)化而是選擇與專(zhuān)業(yè)推理引擎深度協(xié)同發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)。目前Transformers 已成為 vLLM、SGLang、TensorRT LLM 等主流推理引擎的后端只要模型被集成到 Transformers就能自動(dòng)獲得這些引擎的優(yōu)化能力如動(dòng)態(tài)批處理、專(zhuān)用內(nèi)核、低延遲推理等。vLLM 團(tuán)隊(duì)的 Simon Mo 和 Harry Mellor 表示“Transformers 作為 vLLM 的后端讓 BERT 等編碼器模型能被更多用戶(hù)使用。我們與 Transformers 團(tuán)隊(duì)的合作才剛剛開(kāi)始期待在 v5 版本中實(shí)現(xiàn)更多模態(tài)模型的高性能支持?！盨GLang 團(tuán)隊(duì)的 Chenyang Zhao 也高度認(rèn)可這種協(xié)同模式“標(biāo)準(zhǔn)化是 AI 創(chuàng)新的加速器。Transformers v5 讓我們無(wú)需花費(fèi)大量時(shí)間重實(shí)現(xiàn)模型而是能專(zhuān)注于內(nèi)核優(yōu)化期待共同構(gòu)建更高效、統(tǒng)一的 AI 生態(tài)?！彼摹⒑诵纳?jí)四生產(chǎn)與本地部署打破 “最后一公里” 壁壘AI 模型的價(jià)值最終要通過(guò)實(shí)際部署實(shí)現(xiàn)v5 版本在生產(chǎn)環(huán)境與本地部署上持續(xù)發(fā)力通過(guò)跨平臺(tái)兼容和工具鏈整合讓模型能輕松運(yùn)行在從云端到終端的各種設(shè)備上?？绻ぞ呋ゲ僮餍詿o(wú)縫銜接部署全流程v5 團(tuán)隊(duì)與 ONNXRuntime、llama.cpp、MLX 等部署工具展開(kāi)深度合作實(shí)現(xiàn)了模型格式的無(wú)縫轉(zhuǎn)換與互操作。例如通過(guò)社區(qū)的共同努力現(xiàn)在開(kāi)發(fā)者可以直接在 Transformers 中加載 llama.cpp 的 GGUF 格式文件進(jìn)行進(jìn)一步的微調(diào)反之也能將 Transformers 模型輕松轉(zhuǎn)換為 GGUF 格式在 llama.cpp 中運(yùn)行滿(mǎn)足本地部署的輕量化需求。ggml-org 的 Georgi Gerganov 評(píng)價(jià)道“Transformers 是 AI 模型參考實(shí)現(xiàn)的首選框架它在推動(dòng)現(xiàn)代 AI 全棧發(fā)展中扮演著關(guān)鍵角色。項(xiàng)目背后的團(tuán)隊(duì)和社區(qū)真正理解并踐行了開(kāi)源協(xié)作的精神。”而對(duì)于 MLX 生態(tài)Transformers 的 safetensors 格式文件可直接被 MLX 模型加載無(wú)需格式轉(zhuǎn)換。MLX 團(tuán)隊(duì)的 Awni Hannun 表示“Transformers以及 datasets、tokenizers 等工具對(duì)開(kāi)源 AI 生態(tài)的重要性怎么強(qiáng)調(diào)都不為過(guò)我個(gè)人無(wú)數(shù)次將 Transformers 作為模型實(shí)現(xiàn)的權(quán)威參考?！痹O(shè)備端部署拓展 AI 應(yīng)用邊界除了傳統(tǒng)的云端和 PC 端部署v5 還與 executorch 團(tuán)隊(duì)合作將 Transformers 模型拓展到設(shè)備端如手機(jī)、邊緣設(shè)備。通過(guò) optimum 工具的支持團(tuán)隊(duì)正在擴(kuò)大設(shè)備端支持的模型范圍不僅包括文本模型還涵蓋了視覺(jué)、音頻等多模態(tài)模型讓 AI 應(yīng)用能脫離網(wǎng)絡(luò)環(huán)境獨(dú)立運(yùn)行。這種設(shè)備端部署能力為 AI 的落地開(kāi)辟了新場(chǎng)景 —— 從智能終端的離線(xiàn)語(yǔ)音助手到工業(yè)場(chǎng)景的邊緣計(jì)算分析Transformers v5 正在打破 “云端依賴(lài)”讓 AI 更貼近用戶(hù)、更貼近實(shí)際需求。五、核心升級(jí)五量化成為 “一等公民”賦能低資源場(chǎng)景隨著低精度計(jì)算技術(shù)的成熟量化已成為現(xiàn)代 AI 模型開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)配置。許多 SOTA 模型如 gpt-oss、Kimi-K2、Deepseek-r1都已發(fā)布 8 位、4 位等低精度版本硬件廠(chǎng)商也在不斷優(yōu)化低精度計(jì)算的性能。v5 版本順應(yīng)這一趨勢(shì)將量化提升為核心支持特性讓量化模型的訓(xùn)練、推理和部署變得更簡(jiǎn)單、更可靠。量化架構(gòu)重構(gòu)從 “附加功能” 到 “核心支持”v5 對(duì)模型權(quán)重加載機(jī)制進(jìn)行了重大改造讓量化成為與常規(guī)精度同等重要的 “一等公民”。這意味著開(kāi)發(fā)者在加載量化模型時(shí)無(wú)需額外編寫(xiě)復(fù)雜的適配代碼就能獲得與常規(guī)精度模型一致的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。同時(shí)量化模型能完全兼容 Transformers 的所有核心功能包括訓(xùn)練、微調(diào)、推理、部署等徹底解決了過(guò)去量化模型功能受限的問(wèn)題。生態(tài)協(xié)同兼容主流量化工具為了滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的量化需求v5 與 TorchAO、bitsandbytes 等主流量化工具展開(kāi)深度合作實(shí)現(xiàn)了技術(shù)互補(bǔ)。TorchAO 團(tuán)隊(duì)的 Jerry Zhang 表示“我們與 Transformers 團(tuán)隊(duì)的合作極具成效他們積極的代碼審核、反饋和專(zhuān)業(yè)技術(shù)為 TorchAO 的集成、量化功能的擴(kuò)展以及文檔優(yōu)化提供了關(guān)鍵支持助力量化技術(shù)在 v5 中廣泛應(yīng)用。”bitsandbytes 團(tuán)隊(duì)的 Matthew Douglas 和 Titus von Koeller 也對(duì) v5 的量化支持給予高度評(píng)價(jià)“v5 將量化提升為一等公民為 bitsandbytes 更好地支持張量并行TP和混合專(zhuān)家模型MoEs奠定了基礎(chǔ)也讓新量化方法的集成變得更簡(jiǎn)單。”無(wú)論是追求極致壓縮比的 4 位量化還是平衡性能與精度的 8 位量化開(kāi)發(fā)者都能在 Transformers v5 中找到合適的解決方案輕松應(yīng)對(duì)低資源環(huán)境下的模型部署需求。六、生態(tài)協(xié)同構(gòu)建 “訓(xùn)練 - 部署 - 應(yīng)用” 的全鏈路閉環(huán)Transformers v5 的成功離不開(kāi)開(kāi)源生態(tài)的共同努力。五年來(lái)團(tuán)隊(duì)與 llama.cpp、MLX、onnxruntime、Jan、LMStudio、vLLM、SGLang、Unsloth、LlamaFactory、dLLM、MaxText、TensorRT、Argmax 等眾多工具和應(yīng)用建立了深度協(xié)作關(guān)系構(gòu)建了 “訓(xùn)練 - 部署 - 應(yīng)用” 的全鏈路閉環(huán)。在這個(gè)生態(tài)中Transformers 扮演著 “模型定義基石” 的角色 —— 開(kāi)發(fā)者可以用 Unsloth、Axolotl、LlamaFactory、MaxText 等工具基于 Transformers 進(jìn)行模型訓(xùn)練訓(xùn)練完成后可通過(guò) vLLM、SGLang 等推理引擎進(jìn)行高效部署最終模型能輕松導(dǎo)出到 llama.cpp、executorch、MLX 等平臺(tái)實(shí)現(xiàn)云端、本地、設(shè)備端的多場(chǎng)景應(yīng)用。這種全鏈路的互操作性不僅降低了 AI 開(kāi)發(fā)的門(mén)檻更加速了技術(shù)創(chuàng)新的迭代速度。正如 PyTorch Foundation 執(zhí)行董事、Linux Foundation AI 總經(jīng)理 Matt White 所說(shuō)“隨著 v5 的發(fā)布Transformers 全面聚焦 PyTorch 生態(tài)。作為行業(yè)的模型定義權(quán)威和基礎(chǔ)我們正與團(tuán)隊(duì)合作確保整個(gè)技術(shù)棧的高性能表現(xiàn)并期待在未來(lái)的訓(xùn)練、推理和部署領(lǐng)域持續(xù)推進(jìn)這一目標(biāo)?！逼摺⒖偨Y(jié)與展望以簡(jiǎn)潔與互操作為帆駛向 AI 普及的彼岸Transformers v5 的發(fā)布不僅是一次版本升級(jí)更是對(duì) AI 開(kāi)發(fā)范式的重新定義。通過(guò)簡(jiǎn)潔性重構(gòu)它讓復(fù)雜的模型開(kāi)發(fā)變得清晰易懂通過(guò)訓(xùn)練與推理能力的革新它讓高性能 AI 開(kāi)發(fā)觸手可及通過(guò)生產(chǎn)部署與量化的優(yōu)化它打破了技術(shù)落地的 “最后一公里” 壁壘而生態(tài)協(xié)同的深化則讓整個(gè) AI 開(kāi)發(fā)鏈路實(shí)現(xiàn)了無(wú)縫銜接。五年時(shí)間從 2 萬(wàn)到 300 萬(wàn)的日安裝量從 40 到 400 的模型架構(gòu)從 1000 到 75 萬(wàn) 的社區(qū)模型貢獻(xiàn)Transformers 的成長(zhǎng)軌跡正是開(kāi)源 AI 生態(tài)蓬勃發(fā)展的生動(dòng)寫(xiě)照。而 v5 版本所確立的 “互操作性” 核心主題更指明了未來(lái) AI 生態(tài)的發(fā)展方向 —— 只有打破框架壁壘、實(shí)現(xiàn)技術(shù)協(xié)同才能讓 AI 技術(shù)真正走向普及賦能更多開(kāi)發(fā)者和行業(yè)。目前Transformers v5.0.0 的首個(gè)候選版本已正式發(fā)布團(tuán)隊(duì)正在積極收集社區(qū)反饋持續(xù)優(yōu)化功能。如果你想了解更多技術(shù)細(xì)節(jié)可以查看官方發(fā)布說(shuō)明如果在使用過(guò)程中遇到問(wèn)題也可以通過(guò) GitHub Issues 向團(tuán)隊(duì)反饋。在 AI 技術(shù)日新月異的今天Transformers v5 不僅是對(duì)過(guò)去五年的總結(jié)更是對(duì)未來(lái)的承諾。它以簡(jiǎn)潔為筆、以互操作性為墨在 AI 生態(tài)的畫(huà)卷上寫(xiě)下了濃墨重彩的一筆。而隨著社區(qū)的持續(xù)參與和技術(shù)的不斷迭代我們有理由相信Transformers 將繼續(xù)引領(lǐng) AI 開(kāi)發(fā)的潮流讓更多人能輕松擁抱 AI 的力量共同構(gòu)建更開(kāi)放、更高效、更具包容性的 AI 生態(tài)。八、如何學(xué)習(xí)AI大模型大模型時(shí)代火爆出圈的LLM大模型讓程序員們開(kāi)始重新評(píng)估自己的本領(lǐng)。 “AI會(huì)取代那些行業(yè)”“誰(shuí)的飯碗又將不保了”等問(wèn)題熱議不斷。不如成為「掌握AI工具的技術(shù)人」畢竟AI時(shí)代誰(shuí)先嘗試誰(shuí)就能占得先機(jī)想正式轉(zhuǎn)到一些新興的 AI 行業(yè)不僅需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)AI大模型。同時(shí)也要跟已有的技能結(jié)合輔助編程提效或上手實(shí)操應(yīng)用增加自己的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。但是LLM相關(guān)的內(nèi)容很多現(xiàn)在網(wǎng)上的老課程老教材關(guān)于LLM又太少。所以現(xiàn)在小白入門(mén)就只能靠自學(xué)學(xué)習(xí)成本和門(mén)檻很高那么針對(duì)所有自學(xué)遇到困難的同學(xué)們我?guī)痛蠹蚁到y(tǒng)梳理大模型學(xué)習(xí)脈絡(luò)將這份LLM大模型資料分享出來(lái)包括LLM大模型書(shū)籍、640套大模型行業(yè)報(bào)告、LLM大模型學(xué)習(xí)視頻、LLM大模型學(xué)習(xí)路線(xiàn)、開(kāi)源大模型學(xué)習(xí)教程等, 有需要的小伙伴可以?huà)呙柘路蕉S碼領(lǐng)取↓↓↓學(xué)習(xí)路線(xiàn)第一階段 從大模型系統(tǒng)設(shè)計(jì)入手講解大模型的主要方法第二階段 在通過(guò)大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發(fā)揮模型的作用第三階段 大模型平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)借助阿里云PAI平臺(tái)構(gòu)建電商領(lǐng)域虛擬試衣系統(tǒng)第四階段 大模型知識(shí)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)以L(fǎng)angChain框架為例構(gòu)建物流行業(yè)咨詢(xún)智能問(wèn)答系統(tǒng)第五階段 大模型微調(diào)開(kāi)發(fā)借助以大健康、新零售、新媒體領(lǐng)域構(gòu)建適合當(dāng)前領(lǐng)域大模型第六階段 以SD多模態(tài)大模型為主搭建了文生圖小程序案例第七階段 以大模型平臺(tái)應(yīng)用與開(kāi)發(fā)為主通過(guò)星火大模型文心大模型等成熟大模型構(gòu)建大模型行業(yè)應(yīng)用。學(xué)會(huì)后的收獲? 基于大模型全棧工程實(shí)現(xiàn)前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析等通過(guò)這門(mén)課可獲得不同能力? 能夠利用大模型解決相關(guān)實(shí)際項(xiàng)目需求 大數(shù)據(jù)時(shí)代越來(lái)越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)需要處理海量數(shù)據(jù)利用大模型技術(shù)可以更好地處理這些數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性。因此掌握大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)技能可以讓程序員更好地應(yīng)對(duì)實(shí)際項(xiàng)目需求? 基于大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開(kāi)發(fā)框架和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)技能 學(xué)會(huì)Fine-tuning垂直訓(xùn)練大模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)蒸餾、大模型部署一站式掌握? 能夠完成時(shí)下熱門(mén)大模型垂直領(lǐng)域模型訓(xùn)練能力提高程序員的編碼能力 大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)框架等技術(shù)這些技術(shù)的掌握可以提高程序員的編碼能力和分析能力讓程序員更加熟練地編寫(xiě)高質(zhì)量的代碼。1.AI大模型學(xué)習(xí)路線(xiàn)圖2.100套AI大模型商業(yè)化落地方案3.100集大模型視頻教程4.200本大模型PDF書(shū)籍5.LLM面試題合集6.AI產(chǎn)品經(jīng)理資源合集獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】