从数学原理 → PyTorch 工程 → LoRA 微调 → 行业落地，3 个月内从零到生产部署
🎯 怎么选路径？
自底向上 · 工程师思维
能手写 Self-Attention（20 行 PyTorch），理解为什么 d_k 要开根号
线性代数（矩阵乘法）+ Python 基础
GitHub repo my-tiny-transformer + README
实操派 · 7 天从零到分布式
能独立训练、调试、优化任何 PyTorch 模型
Python 基础 + 1 块消费级 GPU（RTX 3090/4090）
GitHub repo my-pytorch-engineer + 显存/速度对比报告
应用派 · 消费级 GPU 微调 7B-70B
能在单卡上微调 Qwen2.5-7B，达到生产可用效果
Path 1 + Path 2 学完
微调后的 ./safety-lora/ + 评估报告（提升 ≥10%）
产品派 · 从模型到 ARR
做出可部署的 C-NCAP 法规问答机器人（Docker 镜像 + 演示视频）
Path 1-3 全部学完
可部署的 Docker 镜像 + 演示视频 + 技术文档