想转行AI大模型开发但不知如何下手？掌握这四个开源工具，让你领先一步！

本文主要是介绍想转行AI大模型开发但不知如何下手？掌握这四个开源工具，让你领先一步！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

最近有很多小伙伴问我，之前从事的其他领域的编程，现在想要学习AI大模型开发的相关技能，不知道从哪下手，应该学习些什么，下面四个是我认为从事大模型开发，必须掌握的四个开源工具，大家可以作为参考：

1、Hugging Face（抱抱脸）

Hugging Face是现在最大的AI开源社区，里面提供了很多的预训练模型，是一个模型库，很多人会把自己训练好的模型上传上去，大家可以免费下载使用。下载下来之后，我们就可以在此基础之上，进行微调或者推理，不用从0去训练一个大模型。并且大家可能都知道，微调模型时，数据的准备是一件费时费力的事，而在Hugging Face上也有很多的数据集，可供大家下载使用。所以Hugging Face也被人称作：AI领域的GitHub。

2、PyTorch

现在你从Hugging Face下载了一个模型之后，下一步要开始微调了，此时就需要用到PyTorch了。PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，可以说现在已经成为最流行的机器学习和深度学习框架了，它提供了一套简洁且强大的API，使得模型的构建和操作更加直观，你只需通过几行代码就可以构建自己的大模型。

3、DeepSpeed

通过上面两步的操作，你已经从Hugging Face上下载了一个模型，用PyTorch写好了微调的代码，现在准备要在服务器上进行训练或微调了，这时候我们就需要用到下面的这个工具了：DeepSpeed。因为大模型在服务器上进行训练或微调时，不可能只在一台服务器上，而DeepSpeed的作用是可以将你的模型快速放在多台服务器上进行并行化的训练或推理，所以你还需要继续完善代码，添加对DeepSpeed的支持。

上面的步骤都完成之后，你可以真正的在服务器上去训练或微调你的大模型了。最后你会得到一个训练或微调后的大模型文件，自己可以推理测试下，看看被你用于微调的数据集，是不是可以被推理出来。

4、LangChain

大模型被训练后，主要的作用是要用来进行推理。而我们可以开发一些AI应用，去调用大模型完成推理，例如去构建一个结合RAG+LLM的企业内部知识库系统，去开发一个基于AI的聚合搜索引擎，去开发某个领域的AI智能体应用等等。这时候，我们需要用到这个框架：LangChain。LangChain的定位是一个用于构建基于LLM驱动的应用程序开源框架，方便我们快速构建基于LLM的应用程序。里面内置很多API，简化了对大模型的操作。所以如果要基于大模型去开发应用程序，LangChain必不可少。

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通过上面介绍的四款开源工具，我们可以从0去构建一个大模型了，并且还可以在此基础上去开发应用程序。我相信，上面这四款工具，现在已经成为了从事AI领域开发从业人员必备的4件套了。

但是上面的四款工具，如果你不是搞大模型的，只是单纯的开发大模型应用程序，掌握LangChain就可以了，无需掌握其他三个。

既然大模型现在这么火热，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说大模型这对于我们来说就是一个机会，一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。