news 2026/3/21 18:23:25

nginx部署若依前端,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
nginx部署若依前端,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

1.nginx.conf中添加配置

server {
listen 80;
server_name localhost;

#charset koi8-r; #access\_log logs/host.access.log main; location / { root html; index index.html index.htm; } location /prod-api/{ proxy\_set\_header Host $http\_host; proxy\_set\_header X-Real-IP $remote\_addr; proxy\_set\_header REMOTE-HOST $remote\_addr; proxy\_set\_header X-Forwarded-For $proxy\_add\_x\_forwarded\_for; proxy\_pass http://localhost:8080/; }

}

2.vscode中用npm run build:prod 打包前端项目

3.复制dist中的文件到nginx的html中

4.运行nginx

5.访问localhost就能看到页面

2025开年,AI技术打得火热,正在改变前端人的职业命运:

阿里云核心业务全部接入Agent体系;

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力;

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!

最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!

曾经React、Vue等热门的开发框架,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下,与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰,不如先人一步,掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验,“顺风”翻盘!

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态,吸引了很多人的关注和兴趣,也有很多新人小白想要学习入门大模型,那么,如何入门大模型呢?

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线,帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型!

2025最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

四、大模型项目实战

学以致用,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

2025最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/3/20 3:32:08

独家解密Open-AutoGLM内部逻辑:如何让系统自主决策订单流转?

第一章:独家解密Open-AutoGLM核心架构Open-AutoGLM 作为新一代开源自动代码生成语言模型,其架构设计融合了模块化推理、动态上下文感知与轻量化部署能力。该系统通过分层抽象机制实现从自然语言指令到可执行代码的端到端映射,在保证生成质量的…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/13 13:12:46

订单高峰期不再手忙脚乱!Open-AutoGLM实时处理方案来了

第一章:订单高峰期不再手忙脚乱!Open-AutoGLM实时处理方案来了在电商大促或节假日期间,订单量可能在短时间内激增十倍甚至百倍,传统系统往往因响应延迟、队列积压而崩溃。Open-AutoGLM 作为新一代智能自动化处理引擎,专…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/14 2:03:17

必看收藏!一文掌握Agent开发核心链路:从小白到专家的实战指南

本文系统解析了AI Agent的开发核心链路,详细阐述了Agent的四大核心能力及由LLM大脑、规划、记忆和工具调用构成的技术架构。文章深入探讨了上下文工程的优化策略,并以腾讯Dola为例展示了Agent的商业价值。对AI产品经理而言,需实现从对话到任务…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/14 19:02:30

19.4 核心技术整合:Prompt优化+SD模型应用

19.4 核心技术整合:Prompt优化+SD模型应用 课程概述 在上一节课中,我们深入挖掘了用户在使用图像生成工具时遇到的主要痛点。本节课我们将探讨如何通过技术手段解决这些痛点,重点关注Prompt优化技术和Stable Diffusion模型的应用整合,为用户提供更可控、更易用的图像生成…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/17 10:45:12

LangFlow镜像资源消耗优化:低配机器也能流畅运行

LangFlow镜像资源消耗优化:低配机器也能流畅运行 在AI应用开发日益普及的今天,越来越多开发者希望快速验证大模型(LLM)的想法,而不必陷入繁琐的代码调试。然而现实往往并不友好——许多开源工具虽然功能强大&#xff0…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/12 21:46:05

从“单体智能”到“群体协同”:机器狗集群的分布式智能演进之路

当每一台机器狗都拥有自主决策的“边缘大脑”,群体协作的智能范式正在重塑机器人应用边界在机器狗技术日益成熟的今天,我们正面临一个新的转折点:单机智能的极限探索已逐渐让位于群体智能的系统性突破。当机器狗从实验室的演示场景走向工业巡…

作者头像 李华