什么？

炼个大模型还嫌贵？

到底哪里贵了！？

大模型算力贵？哪里贵了！？

争先恐后训练大模型，

搞得现在“算力慌”“一卡难求”，

算力当然水涨船高了!

“特供版”GPU又贵又缩水，

大家自己愿意当“冤大头”囤卡，

还好意思埋怨贵了？

这么多年有没有认真工作？

为什么这么多算力还依赖进口!

自己为什么不能制造芯片?

有没有在自主化上想想办法？

解决算力难题，

厂商们可以选择AI云服务。

在社会层面进行算力集约，

让算力普惠。

同时支持国产AI算力，

让国内市场活跃起来。

大模型基础设施贵？哪里贵了！？

数据需要存，接入AI模型需要网，

部署AI模型需要终端。

哪个不需要投入了!

任何一个地方出现短板，

就会出现木桶效应!

加一加算一算，当然不便宜了！

有时候找找自己的原因!

综合成本那么高，

是不是盲目追求高配置了?

IT设施能不能跟上大模型发展？

是不是IT采购做得东一榔头，西一棒槌？

有没有做过全盘的数字化设计？

想要把基础设施的综合成本打下来，

就需要选择和大模型

适配的存储、网络产品。

统筹规划自己的ICT基础设施，

让大模型获得良好的数字化土壤。

大模型数据贵？哪里贵了！？

专用数据从采集、清洗到标注、验证，

每一个环节都需要成本。

有的企业整理3TB数据成本就高达数十万。

通用数据便宜！

不担心大模型差异化问题你去买啊!

平时有没有重视自有数据？

全员通宵埋头标注数据的时候，

高价买数据的时候，

就没想想怎么能剩下一笔数据成本？

想降低数据成本，

首先就要重视自身的数据资产，

加强数据资产的收集保存，

同时强化流通，

数据流通起来才有价值!

大模型运维贵？哪里贵了！？

大模型数据规模大、迭代版本多、算力节点多。

多就代表复杂，复杂就代表故障率高。

一出故障要推倒重训，

一次训练恢复就要一星期以上，

项目进度停滞，人工和算力开销照旧，

整体成本咔咔上涨!

运维成本上涨，

有时候找找自己的原因!

为什么一边抱怨人工贵，

一边还要让员工加班？

为什么不找找运维“平替”？

想要找人工运维的“平替”，

当然就是AI运维了 !

用AI来运维AI，

提升运维智能化水平，

实现故障精准定位，快速恢复。

让运维能力秒变省钱超能力!

大模型人才贵？哪里贵了！？

也就是应届生比其他T人才溢价个50%左右，

算法工程师年薪50万起步，

多一点的100万也够了！

有时候挖一个专家，

还要把他学生、助手、

亲戚七大姑八大姨都给挖过来，

1000万起步差不多吧。

有些时候找找自身原因!

这么多年有没有认真工作？

自己能不能变成AI人才?

有没有让员工都去研究学大模型？

有没有送自己小孩去学AI？

破解AI人才难题，

需要产学研协同努力，

加大人才培养力度，

丰富相关岗位分工，

推进AI资质考核标准化

校园培养、在职培养、

社会培养共同发展。

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。