本文共 1110 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

随着大模型技术的快速发展，大模型应用已拓展到企业的研发、生产制造、经营管理等诸多环节，金融、制造、教育、交通等行业纷纷探索大模型的落地场景。头部企业通过海量数据预训练构建超大参数规模的基座模型，大多数企业正在探索微调训练技术，使大模型更适用于特定领域的业务应用。大模型训练平台已经成为支撑大模型应用落地的工程底座，产业界正在积极探索和布局。

在大模型训练过程中，如何构建微调语料库、选择微调方法、衡量训练效果，提升训练效果；如何通过计算优化、分布式优化、收敛性优化，提升训练效率；以及如何通过低代码能力、可视化能力、快速对接能力，提升训练易用性，都是大模型训练开发中的重要课题。

AI Infra工作组高度关注大模型训练微调平台技术发展，联合五十余家成员单位编制了《大模型训练平台技术要求》技术规范。该规范聚焦平台训练过程的功能和性能要求，结合训练效率、稳定性和易用性等产业需求，帮助企业提升训练效果，降低成本，推动大模型技术更广泛应用。

2025年1月8日，大模型工程化成果发布会在京召开，刘星辰发布了《大模型训练平台技术要求》解读。该技术规范面向平台供给方和应用方，为平台供给方提高开发交付流程，增强平台功能和性能；为应用方提供产品选型参考，提供技术规范依据。

本技术规范系统梳理了大模型训练全流程的功能要求和性能指标，面向微调和预训练场景，全面提升训练效率、稳定性和易用性。评估项包括训练准备、模型训练、训练评估和AI资产管理四大能力域，共78项，基础功能29项，高级功能49项。

训练准备包括数据配置、模型选型和模型开发配置；模型训练涵盖预训练、微调、训练加速技术、训练稳定性技术及训练易用性技术；训练评估涉及模型评估；AI资产管理包括数据管理和模型管理。

AI产业发展联盟AI Infra工作组致力于推动AI高质量发展，通过技术研究、政策研究等工作，促进供需对接和应用落地。

以下分享一份2025最新版大模型学习路线，帮助新人系统、快速学习大模型。路线分为L1到L4四个阶段，从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别：了解大模型基础知识、行业应用、核心原理、关键技术及提示工程基础。

L2级别：学习RAG检索增强生成及多项目分析。

L3级别：学习LangChain、LlamaIndex框架及AutoGPT、MetaGPT等多Agent系统，实践Coze、Dify等工具。

L4级别：深入探讨Transformer架构，学习微调技术，使用DeepSpeed、Llama Factory等工具，部署Ollama、vLLM等框架。

书籍和文档为学习提供理论基础，视频教程辅助理解，项目实战检验知识，面试题库应对面试。

转载地址：http://vzryk.baihongyu.com/