转行大模型算法工程师，最稳的线上路线是：先打 Python + 数学 + 深度学习基础，再主攻 Transformer、微调、RAG、Agent、推理部署，最后用 3-5 个可展示项目补齐作品集。如果数学和算法底子偏弱，建议先从“大模型应用/算法应用”切入，再逐步向预训练、对齐、分布式训练这些更硬核的算法方向靠拢。

阶段 1：入门基础｜约 1-2 个月

目标：能写 Python 小项目，看懂模型训练的基本流程。

Python：语法、函数、类、文件读写、NumPy/Pandas、Git、Linux 基础。

数学：线性代数、概率统计、微积分，重点理解向量/矩阵、概率分布、梯度下降和反向传播。

工程工具：Git、Linux、Docker 入门，后面跑模型和部署都会用到。

小练习：跑通 MNIST 手写数字识别、猫狗分类等经典入门项目。

阶段 2：机器学习与深度学习｜约 2-3 个月

目标：理解模型怎么训练、怎么评估，能用 PyTorch 搭建简单模型。

机器学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-Means、PCA。

深度学习：神经网络、激活函数、损失函数、优化器、Dropout、BatchNorm。

框架：优先学 PyTorch，它是大模型领域最主流框架。

NLP 基础：分词、Embedding、文本分类、HuggingFace Transformers 基本用法。

阶段 3：大模型核心技术｜约 2-3 个月

目标：能解释 Transformer，会调用开源模型，能做微调。

Transformer：Self-Attention、Multi-Head Attention、位置编码、Encoder/Decoder。

主流模型：了解 GPT、Llama、Qwen、DeepSeek 等模型差异和适用场景。

Prompt Engineering：Zero-shot、Few-shot、CoT、ReAct、Function Calling。

微调：SFT、LoRA、QLoRA、PEFT，理解全量微调和高效微调的区别。

对齐：了解 RLHF、DPO、PPO 的基本思想。

阶段 4：RAG、Agent 与工程化｜约 2-3 个月

目标：能做出企业级可用的大模型应用系统。

RAG：文档解析、文本分块、Embedding、向量数据库、检索、重排序、幻觉抑制。

Agent：LangChain / LangGraph / AutoGen，掌握工具调用、记忆、任务规划。

推理部署：vLLM、TensorRT-LLM、模型量化、FastAPI 服务化、Docker 部署。

评估：准确率、召回率、RAGAS、LLM-as-a-judge、Bad Case 分析。

阶段 5：项目与求职｜约 1-2 个月

目标：拿出能讲清楚的作品集和技术博客。

建议做 3-5 个项目，例如：

私有知识库问答系统：RAG + 向量数据库 + 重排序。

行业文档助手：合同/产品手册/技术文档问答。

智能 Agent：支持搜索、表格查询、工具调用的工作流助手。

领域模型微调：用 LoRA/QLoRA 微调 Qwen 或 Llama。

模型部署项目：用 FastAPI + vLLM/Docker 部署一个可访问的 API。

推荐线上资源

课程：吴恩达机器学习/深度学习、李宏毅机器学习、李沐《动手学深度学习》、DeepLearning.ai 大模型短课。

实践：HuggingFace Transformers 文档与课程、Kaggle、GitHub 开源项目。

论文：《Attention Is All You Need》、LoRA、RLHF、RAG 相关经典论文。

给你的转行建议

如果零基础起步，不建议一上来就死磕预训练、分布式训练和复杂数学推导，容易卡住。更现实的路径是：Python → PyTorch → Transformer → RAG/Agent → 微调 → 部署 → 作品集。等你有可展示项目后，再根据目标岗位补更强的算法能力。