🧠 训练模型新手学习指南

📖 目录总览

#	主题	难度	说明
1	基础概念与术语	⭐	什么是模型、训练、推理、过拟合等
2	环境搭建与工具链	⭐⭐	Python、CUDA、PyTorch/TensorFlow 配置
3	数据准备与预处理	⭐⭐	数据集获取、清洗、增强、标注
4	模型架构入门	⭐⭐	CNN、RNN、Transformer 等核心架构
5	训练流程全解析	⭐⭐⭐	前向传播、损失函数、反向传播、优化器
6	超参数调优	⭐⭐⭐	学习率、批量大小、epoch 等调参技巧
7	训练监控与可视化	⭐⭐	TensorBoard、WandB、日志记录
8	模型评估与验证	⭐⭐	准确率、混淆矩阵、交叉验证
9	模型保存与部署	⭐⭐⭐	模型导出、API 部署、边缘端部署
10	大语言模型(LLM)微调	⭐⭐⭐⭐	LoRA、QLoRA、全量微调实战
11	常见问题与调试	⭐⭐	梯度消失/爆炸、过拟合、显存不足
12	学习路线与资源	⭐	学习路径、推荐课程、书籍、论文