L0新手入门
周期：1–2 周 · 前置要求：无
这一阶段不教你任何算法。它只解决三件事：搞清地图、装好环境、跑通第一个模型。
很多人跳过这一阶段，结果在第 5 周因为「CUDA 装不上」「包版本冲突」放弃。先用两周把所有环境坑踩完，是后面十个月最划算的投资。
这一阶段要解决的核心问题
| 问题 | 如果不解决会怎样 |
|---|---|
| AI / 机器学习 / 深度学习 / 大模型 是什么关系 | 看教程时不知道自己在哪一层，学了也不知道能干什么 |
| 我需要什么硬件，没有显卡能不能学 | 一上来买卡或租 GPU，钱花了还没开始 |
| Python 要会到什么程度 | 花三个月补 Python，实际只需要其中 20% |
| 「训练一个模型」具体包含哪几步 | 第一行代码报错就卡住，误以为是自己太笨 |
学习清单
按顺序读，不要跳：
- AI 全景：一张地图看懂整个领域 —— 建立坐标系（半天）
- 环境搭建：Python / GPU / 云端 —— 把工具装好（1–2 天）
- Python 速成（面向 AI） —— 只学用得上的 20%（2–4 天）
- 第一个模型：30 分钟跑通全流程 —— 建立正反馈（1 天）
通过标准
硬件与环境建议（先说结论）
| 你的情况 | 建议 |
|---|---|
| 只有笔记本、无独显 | 够用。L0–L2 全部可在 CPU 完成；L3 起用 Google Colab / Kaggle 免费 GPU |
| 有 NVIDIA 独显（≥8GB 显存） | 本地跑 L3 没问题；L4 微调 7B 需要 16GB+ 或用 QLoRA / 云端 |
| Apple Silicon（M 系列） | PyTorch 支持 MPS，L3 可用；生态兼容性略差，遇到问题优先换云端 |
| 想认真做 L4–L6 | 按量租卡（A100/4090 按小时计费）比买卡划算得多 |
别在硬件上纠结
学习阶段 90% 的任务，免费 Colab 就够。真正需要大算力时，你已经知道该租什么了 —— 那时再花钱。
常见卡点
- 装环境花了两周还没装好 → 换 Colab，先跑起来，本地环境以后再说。顺序是「先跑通，再优化环境」。
- Python 学不完不敢开始 → 本阶段只需要：变量、列表/字典、函数、类、循环、
import。够了。 - 看不懂公式就放弃 → L0 阶段禁止推导数学。你只需要知道「模型是个函数，训练是调参数」。