学习路线图GenAI工作负载

GenAI工作负载

入门18 个知识点预计学习时长: 100 小时

Reliabiy building,delivering,&manaing generative AI workloads

节点类型:

普通

关于GenAI工作负载

GenAI工作负载是一份系统化的技术学习指南，帮助你从零开始掌握等核心技能。本路线图包含18个精心设计的学习节点，预计学习时长约100小时，适合入门水平的学习者。

本路线图涵盖了等核心技术领域，以下是部分重点学习内容：

这一步是从多个Foundation Model里筛选最适合业务场景的候选，例如通用大模型、垂直领域模型或不同供应商的模型版本。你需要考虑输入输出形式、语言能力、上下文长度、推理成本与合规要求，先形成一...

提示词工程的本质是通过结构化指令、示例、角色设定和约束条件，让模型在不改参数的情况下输出更稳定、更符合预期的结果。它通常是成本最低、上线最快的优化方式，适合需求变化快的场景。一个好的Prompt会同时...

增强的核心思路是让模型在生成时“带着外部知识”，例如通过RAG先检索企业文档、知识库或数据库，再把相关内容注入上下文中生成答案。这样可以显著提升事实准确率与可追溯性，尤其适合需要引用最新资料或私有资料...

微调是通过训练数据让模型参数在特定任务上更“内化”你的表达风格、输出格式或领域能力，适合对稳定性和一致性要求很高的场景。相比Prompt和RAG，微调成本更高，周期更长，但一旦训练得当，推理时可能更省...

这个节点表示你已经完成一轮或多轮定制组合（Prompt/RAG/微调等），并得到一个“可被交付”的模型形态。它通常意味着你已经锁定当前版本的配置、数据、依赖组件与实验结果，具备可复现性。此时输出的应该...

这是让模型在生产环境中跑得更快、更省、更稳定，包括选择合适的推理部署方式（云托管/自建/边缘）、模型压缩或量化、并发与缓存策略等。你需要在延迟、吞吐、成本之间找到平衡，同时确保输出质量不被明显牺牲。它...

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