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AI大模型学习思维导图

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AI大模型学习思维导图

2025-04-27 11:51:54   5  举报

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AI智能生成

AI大模型应用开发学习路线

AI大模型

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作者其他创作

大纲/内容

LLM原理<br>

大模型推理和部署框架vllm与sglang

VLLM框架概述

核心功能与特性

多模态理解能力

文本、图像、音频融合处理

上下文感知与推理

高效推理引擎

分布式计算优化

模型压缩与加速

部署灵活性

云端部署方案

边缘计算支持

技术架构解析

模型层

预训练大模型

领域特定微调

推理层

高效推理算法

实时数据处理

部署层

容器化部署

自动化运维工具

SGLang语言特性

语言设计与语法

动态类型系统

类型推断与检查

灵活的数据结构

函数式编程支持

高阶函数

不可变数据结构

并发与异步处理

轻量级线程

异步I/O操作

与VLLM框架集成

模型定义与加载

SGLang中的模型描述

模型权重与参数管理

推理任务调度

任务并行化处理

资源动态分配

数据交互与格式转换

SGLang数据结构到VLLM输入

VLLM输出到SGLang处理

VLLM与SGLang应用场景

智能客服系统

多轮对话管理

上下文维持与更新

意图识别与回复生成

情感分析与个性化服务

用户情绪识别

个性化推荐与反馈

跨媒体检索与分析

图像与文本联合检索

基于内容的图像检索

文本描述到图像的匹配

多媒体内容理解

视频内容摘要生成

音频情感分析

自动化内容生成

文本内容创作

文章自动生成

创意写作辅助

图像与视频生成

风格迁移与艺术创作

虚拟形象设计

部署与优化策略

硬件资源规划

高性能计算集群

GPU与TPU配置

存储与网络优化

边缘设备适配

低功耗处理器支持

实时数据处理能力

软件环境配置

容器化技术选型

Docker与Kubernetes

服务网格与微服务架构

性能监控与调优

日志收集与分析

瓶颈识别与优化

安全与隐私保护

数据加密与传输安全

SSL/TLS协议应用

数据脱敏与匿名化处理

访问控制与身份认证

基于角色的访问控制

多因素认证机制

大模型训练与微调

大模型训练基础

数据准备

数据采集与清洗

多源数据整合

数据去重与异常值处理

数据标注与增强

人工标注规范

自动标注算法

数据集划分

训练集、验证集、测试集比例

交叉验证策略

模型架构设计

模型类型选择

Transformer模型

CNN与RNN模型对比

模型层数与参数规模

超大规模模型特点

轻量化模型设计

损失函数与优化器

交叉熵损失函数

AdamW优化器应用

大模型训练技术

分布式训练

数据并行与模型并行

数据并行策略

模型并行实现方式

梯度累积与同步

梯度累积原理

梯度同步算法

DeepSeed分布式训练/Llama Factory/Xtuner<br>

混合精度训练

FP32与FP16混合使用

FP32用于权重更新

FP16加速前向与反向传播

动态损失缩放

防止下溢技术

损失缩放因子调整

模型压缩与加速

剪枝技术

非结构化剪枝

结构化剪枝

量化技术

INT8量化

FP16量化实践

知识蒸馏

教师-学生模型架构

蒸馏损失函数设计

微调技术与应用

微调策略

基于预训练模型的微调

特征提取模式

微调全部参数模式

特定任务微调

文本生成任务微调

图像分类任务微调

迁移学习

领域适应性微调

领域特定数据增强

领域特定损失函数

多任务学习微调

共享底层参数

任务特定输出层

微调技巧

学习率调整

预热学习率策略

余弦退火学习率

正则化技术

权重衰减

Dropout应用

早停策略

验证集性能监控

提前终止条件设定

SFT微调训练/LoRA/QLoRA<br>

大模型部署

Hugging Face/ModelScope核心组件使用<br>

Ollama/vLLM/LMDeploye模型部署推理<br>

多模态原理与应用

多模态理论基础

多模态定义与概念

多模态信息的概念界定

信息形式的多样性

信息交互的复杂性

多模态融合原理

数据层融合

特征层融合

决策层融合

多模态信号处理

信号处理的基本方法

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多模态学习算法

深度学习在多模态中的应用

卷积神经网络（CNN）

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算法时间复杂度

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数据脱敏技术

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智慧医疗与健康管理

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个性化健康管理方案

RAG检索增强生成/向量存储<br>

RAG技术基础

RAG技术概述

RAG技术定义与背景

自然语言处理中的RAG应用

RAG与其他检索技术的区别

RAG技术原理

基于检索的增强生成机制

信息检索与生成模型的融合

向量空间模型在RAG中的应用

向量表示与相似度计算

RAG技术优势

提高生成内容的准确性

结合上下文信息的精准生成

提升生成效率

快速检索与生成的一体化流程

增强模型的可解释性

基于检索结果的生成解释

RAG技术实现

数据集构建与预处理

数据收集与清洗

多源数据整合

数据标注与格式化

语义标注与结构化处理

模型训练与优化

模型架构设计

检索模块与生成模块的集成

训练策略与算法

联合训练与分步训练

性能评估与调优

准确率、召回率与F1值评估

RAG系统部署与维护

系统架构设计

分布式检索与生成节点

系统安全性与稳定性

数据加密与备份策略

系统监控与日志管理

实时性能监控与异常报警

向量存储技术

向量存储基础

向量存储概念与原理

向量数据的存储与管理

向量索引技术

倒排索引与哈希索引

向量存储系统

开源向量存储系统介绍

Faiss、HNSW等系统对比

自定义向量存储系统设计

存储结构设计与优化

向量存储应用

文本相似度搜索

基于向量的文档匹配

图像识别与检索

特征向量提取与匹配

推荐系统

基于用户与物品的向量表示

RAG工程化<br>

离线阶段(Indexing)<br>

Document Load/Pre-Process/Processed Text<br>

Split<br>

Document Embedding<br>

Vector Store<br>

询问阶段（Retrieval & Generation）<br>

Query/Pre-Process/Embedding<br>

Similarity Search/Retrieve<br>

Build Prompt<br>

LLM Generation<br>

AI Agent智能体/MCP<br>

AI Agent智能体核心技术

机器学习算法

监督学习

图像识别

语音处理

无监督学习

聚类分析

降维技术

强化学习

策略梯度方法

Q-learning算法

深度学习框架

卷积神经网络CNN

图像特征提取

目标检测

循环神经网络RNN

时间序列预测

自然语言处理

生成对抗网络GAN

图像生成

数据增强

MCP（主控制程序）与AI Agent集成

MCP与AI Agent交互

接口定义与通信协议

数据格式规范

通信安全性保障

任务分配与协同

任务分解策略

智能体间协作机制

性能监控与优化

系统负载评估

智能体效率调优

Dify workflow快速构建智能体应用<br>

LangGraph框架深度学习<br>

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