前言作为初学者一起建立了生成式AI的直觉主要是对生成式AI是什么、有什么用、怎么用有一些初步认知消除AI的神秘感。但是我们也基本没碰数学和代码因为这个阶段主要还是希望能建立起兴趣我认为兴趣的重要性远大于学习知识本身。在对AI有了一定的全景认知后如果要进阶一步还是需要进行一些实践积极的读者小伙伴们也给我提出了相关建议再次感谢你们的反馈虽然我们不是科班出身但是也可以学习使用Python和主流库完成简单的AI项目而且在实践中更加容易掌握和理解我们之前学到的理论。先来介绍最最基本的一些工具清单——Python基础Python是深度学习的主导语言是所有实践的基础我们假定你已经安装好了Python。注你可以官网下载Python或者使用Anaconda等更推荐后者使用前者的话通常使用虚拟环境来进行管理。——数据三件套Numpy, Pandas, Matplotlib。NumPy主要用于数值计算、数据处理。Pandas提供高性能、易用的数据结构DataFrame和数据分析工具。Matplotlib主要用于数据可视化。你可以一次安装多个库pip install numpy pandas matplotlib——传统机器学习库Scikit-learn进行数据清洗、特征工程、模型训练与评估。pip install scikit-learn在开发工具上一是可以选择集成开发环境IDE比如VS Code这样的工具另外你也可以选择Jupyter Notebook/JupyterLab这样的工具推荐更加初学者友好。安装pip install jupyter notebook完成后终端中运行jupyter notebook来启动它。上述安装如果报错大家可以去询问AI积极地运用AI工具解决问题~今天的文章除了需要大家做上述基础准备还会给大家介绍AI应用开发工具的一览图。特别是对于代码小白来说我本人就是想学AI工具网上素材有很多但是根本不知道该学哪个其实每种工具都有专长领域往往我们看到的资料都是针对某个具体工具的学习但是小白根本不知道为什么要学这个而不学那个我自己作为小白学习之路上就很希望有人给我讲一讲每种工具对应什么样的应用场景分别是什么用途该怎么选择所以今天的文章我们一起来了解AI开发的“三大神器”PyTorch、ONNX、LangChain。PyTorch、ONNX和LangChain是我们在学习AI过程中常见的工具打个比方来说他们分别代表了AI开发流水线中的三个关键环节PyTorch发动机研发与制造工厂ONNX标准化发动机制造蓝图和适配器LangChain汽车整车设计与组装厂再结合前面的基础工具我们按照模型项目阶段的选择画出下图帮助理解。PyTorch像是汽车发动机即AI模型的研发制造专注内部构造关心如何设计气缸、活塞、燃油系统神经网络层、损失函数、优化器。实验性质强支持动态调整设计适合研发和原型验证。输出的是一个特定格式的“发动机”.pt或.pth文件只能在PyTorch生态中直接使用。TensorFlow是和PyTorch功能相似的工具。ONNX像是标准化蓝图和适配器专注通用接口定义发动机的标准化安装接口、尺寸规格。解决兼容性问题让PyTorch制造的发动机也能安装在TensorFlow设计的车架上并提供专门的调校工具让发动机在不同环境下发挥最佳性能。输出的是一个标准格式的“发动机蓝图”.onnx文件任何支持ONNX的“汽车厂”都能使用。LangChain像是汽车组装专注系统集成不制造发动机而是采购现成的标准化发动机通过ONNX或直接API。关心整车功能如何将发动机与变速箱、底盘、电子系统完美结合链检索记忆智能体。用户体验至上确保汽车易于驾驶、功能完整开发者友好的API和应用架构。输出一辆完整的“汽车”可部署的AI应用。该如何选用上述工具可以根据不同的使用角色来确定。角色工具原因AI研究员/算法工程师PyTorch需要灵活性来实验新模型架构和训练方法模型优化工程师ONNX专注将训练好的模型优化并部署到各种环境应用开发工程师LangChain需要快速构建面向用户的AI应用不关心模型内部细节具体来说PyTorch是一种深度学习框架相较于Numpy, Pandas这样的基础库而言深度学习框架发挥作用的地方在于它们可以提供更高层次的整合模块打包处理很多复杂细节让开发者能够更高效地专注于模型的设计、训练和评估。例如深度学习框架的优点包括自动微分如计算梯度优化模块让你可以像堆积木一样组合这些组件来构建复杂模型GPU加速训练深度模型计算量巨大通过与GPU结合能执行大规模并行计算比CPU更快。PyTorch让研究人员和工程师能够从零开始定义、训练和调试深度学习模型关心的是模型内部的数学计算和参数优化。ONNX是一种开放的模型表示与交换标准相较于PyTorch、TensorFlow这样的特定训练框架而言ONNX发挥作用的地方在于它提供了统一的模型格式和运行时环境打通了不同深度学习框架之间的壁垒让训练好的模型能够跨平台高效部署。ONNX让模型优化和部署工程师能够专注于将训练好的模型转化为标准化格式并在各种生产环境中实现高性能推理关心的是模型的计算图优化和跨平台兼容性。LangChain是大语言模型应用开发框架是应用的“组装大师”。核心优势在于通过组件化设计提供标准化模块像搭乐高一样构建应用集成各种模型、数据库、工具极大缩短从想法到产品的时间。LangChain默认你已经有一个训练好的大语言模型关心的是模型外部的任务流程。通过这些介绍希望大家能够对PyTorch、ONNX和LangChain等工具建立起一个基本的认知框架。它们不是竞争关系而是互补的都是AI开发流水线上不同环节的得力助手。作为初学者我们不需要也无法立即精通所有工具但了解它们各自的位置和作用很重要。这能帮助我们在遇到具体问题时知道该向哪个方向寻找解决方案。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。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】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲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。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下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】