1 相关软件
比较经典的软件是Xshell和Xftp，一个用来控制终端的，一个用来传文件的。我是被人安利了一个软件MobaXterm，这一个软件可以实现上面两个软件的操作。
2 连接
因为我是实验室的服务器，以是就不给出自己买服务器申请账号等步骤了。
点ok进入后会让你输入密码，输入密码的时间不会显示密码，也不会显示*，光标不会动，输完了按回车就行。
3 配情况
3.1 安装anaconda
参考这篇文章：怎样在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）
3.2 用conda指令配情况
这些就和Windows的Anaconda Prompt操作一样了，大概步骤就是：
- conda create -n 环境名字 python=版本
- conda activate 环境名字
- conda install / pip install ...
- // 补充：查看现有环境
- conda info --envs
运行项目前先通过nvidia-smi（方框内就是使用程度）或top命令（按q退出）看一下服务器另有没有地方给你用。两种指令的显示结果如下：
一样平常从Github上下载的项目就挺完整的，把那个文件夹拖到你的MobaXterm里，切换到你配好的情况：
- conda activate 环境名字
- (环境名字):cd 文件夹路径
- (环境名字):nohup bash 脚本名.sh > 日志名.txt 2>&1 &
在这行指令竣事后会弹出一个历程号，如果你想竣事这个历程，直接用kill即可
这里讲一下“脚本文件”和“日记”的作用：
4.1 文件
也就是你的跑模型的代码，比如：python train.py。但是有些指令许多参数，比如：
- python translate.py \
- --src data/src-test-tokenized.txt \
- --tgt data/tgt-test-tokenized.txt \
- --knl data/knl-test-tokenized.txt \
- --model models/base_model_step_20000.pt \
- --output pred.txt \
- -replace_unk \
- -report_bleu \
- -dynamic_dict \
- -gpu 1 \
- -batch_size 32
4.2 日记
为了记录练习过程，可以通过> 日记名.txt将其练习过程存储到日记中，比如：
如许你就可以在练习过程中实时查看日记了。用MobaXterm可以直接双击打开，用别的似乎是用cat log.txt查看。
4.3 加餐
关于别的关键字的含义，请参考：Linux nohup、&、
2>&1是什么？
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怎样学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产服从，要优于被代替岗位的生产服从，以是实际上整个社会的生产服从是提拔的。
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样得到「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技能架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典范构成
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- …
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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。把握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技能进展，得当 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的底子概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型练习
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能练习 GPT 了！通过微调，练习自己的垂直大模型，能独立练习开源多模态大模型，把握更多技能方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型练习
- 求解器 & 丧失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并练习它
- 什么是练习/预练习/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对环球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种情况下部署大模型，找到得当自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品司理。
- 硬件选型
- 带你了解环球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 署理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：怎样优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越积极，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成全部的使命，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的精确特征了。
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