本文介绍了大模型工具调用的碎片化问题以及Anthropic开源的MCP模型上下文协议如何解决这一难题。MCP定义了一套通用的工具描述与调用接口实现工具提供方一次编写多框架复用。文章详细解析了MCP的工作原理、三角色架构和两种传输方式并提供了50行代码实现MCP Server的示例。MCP为LLM赋能如同USB-C和LSP协议让开发者无需重复封装工具极大提升开发效率。一、工具调用的碎片化困局最早在 LangChain 里封装工具时tool 装饰器加 docstring 描述参数用起来很顺。切换到 LlamaIndex 才发现对方的工具结构叫 ToolSpec参数通过 Pydantic 定义。到了 CrewAI 又是另一套 BaseTool 继承写法。同一个读取文件的功能在三个框架里写了三遍几乎相同的代码。外部数据源的问题更明显。连接数据库、查询 GitHub API、读取 Slack 消息、操作本地文件每个数据源都需要写一层适配代码而且换一个框架就得重写。工具描述格式的差异是最隐蔽的坑docstring 与 JSON Schema 各自为政互不通用。工具提供方和消费方之间始终缺一个与框架无关的接口契约。MCPModel Context Protocol模型上下文协议就是为填补这个空白而设计的它定义了一套通用的工具描述与调用接口让工具提供方只写一次代码就能在所有兼容的 LLM 框架中直接使用。二、三角色与两种传输MCP如何工作MCP定义了三类角色Host运行 LLM 的主机应用如 Claude Desktop、Cursor、Cline。ClientHost 内置的连接器负责与 Server 通信。Server暴露具体工具的进程可以是本地脚本或远程服务。MCP 三角色架构Host 内置 LLM 和 ClientClient通过JSON-RPC与Server通信Server 暴露若干工具Host 发出请求Client 封装成 JSON-RPC 2.0 消息Server 执行后返回响应。传输层有两种选择适用场景截然不同stdio 适合与本地子进程通信延迟低、部署简单HTTPSSE 用于远程服务可以跨主机调用。stdio与HTTPSSE传输对比左半本地进程走stdin/stdout右半跨主机走HTTPSSE理解 MCP 的价值不妨看两个现成的类比。USB-C协议没统一之前每台设备LLM都要给每个外设工具配一根专用线缆插拔麻烦接口繁多。标准接口出现后外设即插即用组合成本降到接近零。另一个更精确的参照是 LSPLanguage Server Protocol。VS Code、Sublime、Vim 接入同一个 LSP server就能获得一致的代码补全和诊断能力编辑器不需要为每种语言重新实现一遍。MCP 把同样的解耦思想从给编辑器赋能平移到了给 LLM 赋能。架构理解了用代码走一遍流程会更直观。三、50行代码实现一个MCP Server用Python SDK实现一个最小化的 read_file serverMCP demo server: 一个 read_file 工具stdio 传输. import asyncio from mcp.server import Server from mcp.server.stdio import stdio_server from mcp.types import Tool, TextContent server Server(file-reader) server.list_tools() async def list_tools() - list[Tool]: return [ Tool( nameread_file, description读取指定路径的文本文件内容, inputSchema{ type: object, properties: { path: {type: string, description: 文件绝对路径}, }, required: [path], }, ) ] server.call_tool() async def call_tool(name: str, arguments: dict) - list[TextContent]: if name read_file: with open(arguments[path], encodingutf-8) as f: return [TextContent(typetext, textf.read())] raise ValueError(f未知工具: {name}) async def main(): async with stdio_server() as (read_stream, write_stream): await server.run( read_stream, write_stream, server.create_initialization_options(), ) if __name__ __main__: asyncio.run(main())这个 server 只定义了三个函数构成了 MCP 的完整骨架list_tools()声明工具和参数结构call_tool()按名字分发到具体实现run()启动 stdio 监听循环。用Python SDK写一个 client 来测试from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client params StdioServerParameters( commandpython, args[server.py], ) async with stdio_client(params) as (read, write): async with ClientSession(read, write) as session: await session.initialize() tools await session.list_tools() # 发现工具 result await session.call_tool( # 调用工具 read_file, {path: sample.txt} )跑出来的结果MCP server真实调用结果client列出read_file 工具的schema调用后返回文本内容可以看到Client 通过 stdio 启动 Server 子进程后SDK 自动调用list_tools获取工具列表名称、描述、输入 schema再按需调用call_tool传参执行。整个交互跨进程、跨语言Server 用 Python 写Client 完全可以用 Node.js 或 Go 实现。这是标准协议带来的首要收益接口对两端解耦。调试阶段可以用官方提供的 MCP Inspector省去写测试 client 的步骤。启动命令npx modelcontextprotocol/inspector python server.py首次运行会下载几百 MB 依赖需确保python在 PATH 里。除了 toolsMCP 还定义了另外两类核心能力resources 暴露只读数据如数据库查询结果、文件内容等供 LLM 按需查阅prompts 将常用的 prompt 片段做成模板方便多场景复用。四、适用边界与安全考量第三节的 Demo 为了清晰展示协议流程刻意简化了实现。但这种简化是有代价的上面这段 read_file 代码没有做任何路径限制LLM 拿到这个工具可以读取文件系统上的任意文件。真实部署必须加白名单或 chroot 到指定目录否则一旦 LLM 被 prompt 注入诱导敏感文件就可能泄露。MCP 的适用场景集中在以下方向长连接工具数据库连接、文件系统监控、SSH 会话。这类场景一次连接复用多次调用比 REST API 每次重建连接更为高效。多主机共享工具同一批工具要在 Claude Desktop、Cursor、Cline 和自定义 Agent 间共用时封装成 MCP server 最划算一份代码多端受益。流式输出MCP 原生支持 streaming content大模型可以边生成边返回中间结果适合长任务场景。这些情况则不需要上 MCP一次性的 HTTP API 调用、已有成熟 SDK 的工具S3 有 boto3以及简单到只有一个函数的工具直接 function call 就够引入协议层是过度工程。对在[[LangGraph 构建排污许可申报 Agent] 里用 LangGraph tool 拼装过 Agent 的读者把现有工具包装成 MCP server 是一个低成本的迁移路径一份代码即可在 Claude Desktop、Cursor 和自家 Agent 间共用。官方维护了一份 MCP server 注册表社区也有 awesome-mcp-servers 列表filesystem、git、PostgreSQL、Puppeteer 等常见需求都有现成实现需要时可以直接取用。下一步挑一个你最熟悉的工具场景读文件、查数据库、搜网页按照文中 Demo 的模板封装成 MCP server然后用 MCP Inspector 验证效果。下一步挑一个你最熟悉的工具场景读文件、查数据库、搜网页按照文中 Demo 的模板封装成 MCP server然后用 MCP Inspector 验证效果。跑通之后你就会发现这确实是第一个经过审慎设计的 LLM 工具调用开放标准对想做 Agent 的开发者来说值得纳入工具箱。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「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术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用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。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础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天模型训练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训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。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训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/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天商业闭环对全球大模型从性能、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环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 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 部署大模型案例如何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…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 小白程序员必备：MCP协议轻松搞定大模型工具调用
本文介绍了大模型工具调用的碎片化问题以及Anthropic开源的MCP模型上下文协议如何解决这一难题。MCP定义了一套通用的工具描述与调用接口实现工具提供方一次编写多框架复用。文章详细解析了MCP的工作原理、三角色架构和两种传输方式并提供了50行代码实现MCP Server的示例。MCP为LLM赋能如同USB-C和LSP协议让开发者无需重复封装工具极大提升开发效率。一、工具调用的碎片化困局最早在 LangChain 里封装工具时tool 装饰器加 docstring 描述参数用起来很顺。切换到 LlamaIndex 才发现对方的工具结构叫 ToolSpec参数通过 Pydantic 定义。到了 CrewAI 又是另一套 BaseTool 继承写法。同一个读取文件的功能在三个框架里写了三遍几乎相同的代码。外部数据源的问题更明显。连接数据库、查询 GitHub API、读取 Slack 消息、操作本地文件每个数据源都需要写一层适配代码而且换一个框架就得重写。工具描述格式的差异是最隐蔽的坑docstring 与 JSON Schema 各自为政互不通用。工具提供方和消费方之间始终缺一个与框架无关的接口契约。MCPModel Context Protocol模型上下文协议就是为填补这个空白而设计的它定义了一套通用的工具描述与调用接口让工具提供方只写一次代码就能在所有兼容的 LLM 框架中直接使用。二、三角色与两种传输MCP如何工作MCP定义了三类角色Host运行 LLM 的主机应用如 Claude Desktop、Cursor、Cline。ClientHost 内置的连接器负责与 Server 通信。Server暴露具体工具的进程可以是本地脚本或远程服务。MCP 三角色架构Host 内置 LLM 和 ClientClient通过JSON-RPC与Server通信Server 暴露若干工具Host 发出请求Client 封装成 JSON-RPC 2.0 消息Server 执行后返回响应。传输层有两种选择适用场景截然不同stdio 适合与本地子进程通信延迟低、部署简单HTTPSSE 用于远程服务可以跨主机调用。stdio与HTTPSSE传输对比左半本地进程走stdin/stdout右半跨主机走HTTPSSE理解 MCP 的价值不妨看两个现成的类比。USB-C协议没统一之前每台设备LLM都要给每个外设工具配一根专用线缆插拔麻烦接口繁多。标准接口出现后外设即插即用组合成本降到接近零。另一个更精确的参照是 LSPLanguage Server Protocol。VS Code、Sublime、Vim 接入同一个 LSP server就能获得一致的代码补全和诊断能力编辑器不需要为每种语言重新实现一遍。MCP 把同样的解耦思想从给编辑器赋能平移到了给 LLM 赋能。架构理解了用代码走一遍流程会更直观。三、50行代码实现一个MCP Server用Python SDK实现一个最小化的 read_file serverMCP demo server: 一个 read_file 工具stdio 传输. import asyncio from mcp.server import Server from mcp.server.stdio import stdio_server from mcp.types import Tool, TextContent server Server(file-reader) server.list_tools() async def list_tools() - list[Tool]: return [ Tool( nameread_file, description读取指定路径的文本文件内容, inputSchema{ type: object, properties: { path: {type: string, description: 文件绝对路径}, }, required: [path], }, ) ] server.call_tool() async def call_tool(name: str, arguments: dict) - list[TextContent]: if name read_file: with open(arguments[path], encodingutf-8) as f: return [TextContent(typetext, textf.read())] raise ValueError(f未知工具: {name}) async def main(): async with stdio_server() as (read_stream, write_stream): await server.run( read_stream, write_stream, server.create_initialization_options(), ) if __name__ __main__: asyncio.run(main())这个 server 只定义了三个函数构成了 MCP 的完整骨架list_tools()声明工具和参数结构call_tool()按名字分发到具体实现run()启动 stdio 监听循环。用Python SDK写一个 client 来测试from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client params StdioServerParameters( commandpython, args[server.py], ) async with stdio_client(params) as (read, write): async with ClientSession(read, write) as session: await session.initialize() tools await session.list_tools() # 发现工具 result await session.call_tool( # 调用工具 read_file, {path: sample.txt} )跑出来的结果MCP server真实调用结果client列出read_file 工具的schema调用后返回文本内容可以看到Client 通过 stdio 启动 Server 子进程后SDK 自动调用list_tools获取工具列表名称、描述、输入 schema再按需调用call_tool传参执行。整个交互跨进程、跨语言Server 用 Python 写Client 完全可以用 Node.js 或 Go 实现。这是标准协议带来的首要收益接口对两端解耦。调试阶段可以用官方提供的 MCP Inspector省去写测试 client 的步骤。启动命令npx modelcontextprotocol/inspector python server.py首次运行会下载几百 MB 依赖需确保python在 PATH 里。除了 toolsMCP 还定义了另外两类核心能力resources 暴露只读数据如数据库查询结果、文件内容等供 LLM 按需查阅prompts 将常用的 prompt 片段做成模板方便多场景复用。四、适用边界与安全考量第三节的 Demo 为了清晰展示协议流程刻意简化了实现。但这种简化是有代价的上面这段 read_file 代码没有做任何路径限制LLM 拿到这个工具可以读取文件系统上的任意文件。真实部署必须加白名单或 chroot 到指定目录否则一旦 LLM 被 prompt 注入诱导敏感文件就可能泄露。MCP 的适用场景集中在以下方向长连接工具数据库连接、文件系统监控、SSH 会话。这类场景一次连接复用多次调用比 REST API 每次重建连接更为高效。多主机共享工具同一批工具要在 Claude Desktop、Cursor、Cline 和自定义 Agent 间共用时封装成 MCP server 最划算一份代码多端受益。流式输出MCP 原生支持 streaming content大模型可以边生成边返回中间结果适合长任务场景。这些情况则不需要上 MCP一次性的 HTTP API 调用、已有成熟 SDK 的工具S3 有 boto3以及简单到只有一个函数的工具直接 function call 就够引入协议层是过度工程。对在[[LangGraph 构建排污许可申报 Agent] 里用 LangGraph tool 拼装过 Agent 的读者把现有工具包装成 MCP server 是一个低成本的迁移路径一份代码即可在 Claude Desktop、Cursor 和自家 Agent 间共用。官方维护了一份 MCP server 注册表社区也有 awesome-mcp-servers 列表filesystem、git、PostgreSQL、Puppeteer 等常见需求都有现成实现需要时可以直接取用。下一步挑一个你最熟悉的工具场景读文件、查数据库、搜网页按照文中 Demo 的模板封装成 MCP server然后用 MCP Inspector 验证效果。下一步挑一个你最熟悉的工具场景读文件、查数据库、搜网页按照文中 Demo 的模板封装成 MCP server然后用 MCP Inspector 验证效果。跑通之后你就会发现这确实是第一个经过审慎设计的 LLM 工具调用开放标准对想做 Agent 的开发者来说值得纳入工具箱。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「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术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用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。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础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天模型训练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训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。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训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/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天商业闭环对全球大模型从性能、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环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 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 部署大模型案例如何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…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】