获课yinheit.xyz/13991/ 一、LLM 算法工程师的能力要求剖析（一）扎实的基础知识储备深度学习框架的精通：深度学习框架是构建和训练 LLM 的基石。以 PyTorch 和 TensorFlow 为例，它们提供了丰富的函数库和工具，方便开发者搭建神经网络模型。对于 LLM 算法工程师来说，需要熟练掌握这些框架的使用，包括如何定义模型结构、设置训练参数、进行模型训练和优化等。例如，在使用 PyTorch 搭建一个简单的 Transformer 模型时，要能够准确地定义各个模块，如多头注意力机制、前馈神经网络等，并合理设置参数以确保模型的高效运行。Transformer 系列模型架构及训练技巧的熟知：Transformer 架构是 LLM 的核心，其自注意力机制打破了传统循环神经网...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13445/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、SRE核心能力体系构建 1. 基础技能筑基 Linux操作系统：掌握Shell脚本编写（10天实战训练），实现日志分析、服务启停等自动化操作，效率提升5倍1][6 网络与协议：深入理解TCP/IP、HTTP/2、QUIC协议栈，通过tcpdump抓包分析网络故障，定位速度提升70%4][12 监控系统搭建：构建Prometheus+Grafana+AlertManager三位一体监控体系，支持千万级指标实时采集，异常检测响应时效<30秒2][7 2. 云原生技术栈 容器化实践：通过30天专项训练掌握Docker容器编排与Kubernetes集群管理，支持弹性扩缩容（HPA）与故障自愈1][8 服务网格治理：集成I...阅读全文
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