学习路径建议（6个月）

• 学习重点：
  • 理解微调核心概念：迁移学习、预训练模型（参考IBM定义）
  • 实践Hugging Face Transformers库： 

  • # 示例：使用pipeline快速实现文本分类
    from transformers import pipeline
    classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
    print(classifier("I love this product!"))
    
    

  • 完成DataCamp的LLM微调入门教程
• 项目实践：使用Hugging Face的trainerAPI微调BERT模型完成电影评论情感分析
  
  

• 核心技能：
  • 数据预处理：清洗、格式转换（JSON/CSV）、数据分割（参考Mistral API指南）
  • 参数调优：学习率、batch size、LoRA高效微调（参考Coursera课程）
  • 模型评估：准确率、F1-score、loss曲线分析
• 推荐工具：
  • 数据集：Hugging Face Datasets库（示例代码见DataCamp教程）
  • 微调框架：Axolotl/Unsloth（简化配置流程，参考Medium指南）
• 项目实践：
  1. 使用OpenAI API微调gpt-3.5-turbo定制客服回复风格（参考OpenAI文档）
  2. 用LoRA技术微调Llama 3模型处理专业领域问答

• 关键技术栈：
  • Docker / Podman
  • Prometheus
  • Grafana
  • FastAPI/Flask
  • gRPC
• 学习重点：
  • 模型格式转换：PyTorch -> ONNX -> TensorRT（性能优化）
  • 部署模式对比：
    部署类型 适用场景 工具示例
    | Batch批处理  | 离线数据分析  | Apache Airflow
    | 实时API  | 在线服务  | FastAPI + Uvicorn
    | 边缘计算  | 低延迟场景  | TensorFlow Lite
  • 安全防护：JWT认证、速率限制、输入过滤（参考omdena课程）
• 项目实践：
  • 使用Docker部署微调后的模型并封装REST API
  • 在Kubernetes集群实现蓝绿部署与金丝雀发布

• 推荐方向：
  • 私有化部署方案：离线模型加密、硬件加速（NVIDIA Triton）
  • 领域适配：医疗/金融等垂直领域数据清洗技巧（参考Impactum指南）
  • 成本优化：模型量化(QAT)、知识蒸馏（参考DeepLearning.AI课程）
• 案例学习：
  • 分析OpenAI微调失败案例（YouTube课程 11:20处）
  • 复现阿里云机器学习平台部署方案（Databricks课程）

1. 免费实践平台：
   • Google Colab：直接运行Hugging Face教程
   • Kaggle：获取领域特定数据集（医疗/法律等）
2. 系统化课程：
   • Coursera: Generative AI Engineering and Fine-Tuning Transformers
   • DeepLearning.AI: Finetuning Large Language Models
3. 文档必读：
   • Hugging Face官方文档（含中文版）
   • OpenAI Fine-tuning Cookbook

1. 80/20法则：优先掌握高频工具（Hugging Face/Docker/K8s），数学理论后续补充
2. 问题驱动：每个阶段以实际项目验收成果（例如：部署一个能处理公司工单分类的模型）
3. 社区参与：关注Hugging Face论坛、中文AI社群（获取最新行业方案）