机器学习大纲-EW帮帮网

阶段1：打好基础

Python入门

重点学习内容：
- 基础语法：变量、循环、函数、类与对象（对比Java的语法差异，如缩进代替大括号）。
- Numpy/Pandas：处理数据的数组操作（类比Java的ArrayList和Map），例如：
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 类似Java的二维数组
```
- 技巧：用Java的面向对象思维理解Python的类继承，例如：
```
class Dog(Animal):  # 继承Animal类
    pass
```
  对比Java的接口实现：
```
class Dog implements Animal {
    // 实现接口方法
}
```

机器学习基础

必学概念：
- 监督学习：如分类（Logistic Regression）、回归（Linear Regression）。
- 神经网络：输入层、隐藏层、输出层（可类比Java的Servlet处理请求的分层结构）。
- 损失函数（如交叉熵损失）和梯度下降（优化过程类似Java的@PostConstruct初始化）。
JavaWeb联想：
- 将“模型训练”比作Servlet的初始化过程：模型参数的调整如同Servlet的配置参数优化。
- 示例：用Java的@Bean注解理解模型的初始化配置。

阶段2：深度学习入门

PyTorch基础

核心组件：
- Tensor：类比Java的NDArray，支持GPU加速（需安装CUDA）：
```
import torch
x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], device='cuda')
```
- Autograd：自动求导机制（类似Java的AOP，自动计算梯度）。
- nn.Module：定义神经网络（类比Java的@Component组件）：
```
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)
```
实战项目：
- MNIST手写数字识别：
  - 数据加载：torchvision.datasets.MNIST
  - 训练循环：for epoch in range(epochs)（类似Java的循环逻辑）。

Transformer架构精要

Self-Attention机制：
- 类比Java的Servlet Filter链：动态分配权重给不同输入（如Q、K、V矩阵的计算）。
- 公式：Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) V。

阶段3：大模型实践

Hugging Face生态

Transformers库实战：

Pipeline API：快速调用预训练模型：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
result = classifier("Hello, world!")

AutoModel：工厂模式加载模型（类似Java的SpringFactory）：

from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

Java生态整合

方案1：REST API调用：

SpringBoot封装Python服务：

@Service
public class ModelService {
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;
    
    public String predict(String text) {
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity(
            "http://localhost:5000/predict?text=" + text,
            String.class
        );
        return response.getBody();
    }
}

示例：调用Hugging Face Inference API：

String apiUrl = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn";
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.set("Authorization", "Bearer YOUR_API_TOKEN");
// 使用RestTemplate或WebClient发送请求

方案2：DJL（Deep Java Library）：

加载PyTorch模型：

Criteria<Image, Classifications> criteria = 
    Criteria.builder()
        .optModelFromHuggingFacePretrained("bert-base-uncased")
        .optApplication(Application.CV.TEXT_CLASSIFICATION)
        .optEngine("PyTorch")
        .build();

阶段4：垂直领域实战（2-3个月）

智能客服系统

微调ChatGLM3：

数据准备：用公司客服日志训练（需清洗和标注）。

代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", num_labels=2)

集成到Java后台：用WebSocket实时交互（Spring WebSocket）。

代码生成工具

使用CodeLlama：

开发IDE插件：基于Java的SPI机制（Service Provider Interface）。

示例：在Eclipse中集成代码补全服务：

@Override
public void completeCode(String code) {
    // 调用CodeLlama生成代码
    String completion = model.generate(code);
    // 将结果返回给IDE
}

文档智能处理

LangChain + LLM：
- PDF合同解析：
```
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
loader = PyPDFLoader("contract.pdf")
pages = loader.load_and_split()
```
- 与Java Web系统集成：
  - 使用Spring Boot处理文件上传，调用LangChain解析结果。

阶段5：进阶学习

模型压缩部署

量化与ONNX转换：

PyTorch量化：

quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

转换为ONNX格式：

torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

分布式训练

DeepSpeed框架：

多GPU训练配置：

from deepspeed import DeepSpeedEngine
config = {
    "train_batch_size": 32,
    "gradient_accumulation_steps": 2,
    "zero_optimization": {
        "stage": 2
    }
}
engine = DeepSpeedEngine(model, config)

类比Java的分布式中间件：如Kafka的分布式消息队列。

避坑指南

环境配置：
- Docker化开发环境：
```
FROM python:3.8-slim
RUN pip install torch transformers
COPY . /app
CMD ["python", "app.py"]
```
- 避免Python版本冲突：使用pyenv管理多版本。
内存管理：
- Python的GIL问题：大模型推理建议用独立进程（Java的ProcessBuilder）。
- 示例：
```
Process p = Runtime.getRuntime().exec("python model_server.py");
```

异步处理：

Java的CompletableFuture + Python的asyncio：

CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // 调用Python异步服务
    return restTemplate.getForObject(url, String.class);
});

日志监控：

集成ELK：将Python日志通过Logstash发送到Elasticsearch：

import logging
logger = logging.getLogger("model")
logger.addHandler(logging.FileHandler("model.log"))

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