以下是一个针对你需求的学习计划，帮助你掌握使用大模型和相关工具的技能，以便最终实现本地运行的智能模型。计划分为 5 个阶段，每个阶段约 1-2 个月，总学习时间约为 6-12 个月。
# 阶段 1：基础知识（1-2个月）
学习内容：
- Python 编程基础
- 数据科学基础
推荐资源：
- Python 编程
- 在线课程：Codecademy 的 Python 课程或 Coursera 上的 Python for Everybody。
- 数据科学基础
- 在线课程：Coursera 上的 Data Science Specialization。
学习计划：
- 每周 4 小时/天，6 天/周：
- 第 1-2 周：完成 Python 编程基础（约 20 小时）。
- 第 3-4 周：学习数据科学基础，重点理解数据处理与分析（约 20 小时）。
# 阶段 2：机器学习与深度学习（2个月）
学习内容：
- 机器学习基础
- 深度学习基础
推荐资源：
- 机器学习
- 在线课程：Andrew Ng 的机器学习课程（Coursera）。
- 深度学习
- 书籍：Deep Learning（Ian Goodfellow）。
学习计划：
- 第 5-6 周：完成机器学习课程（约 20 小时）。
- 第 7-8 周：阅读深度学习书籍并完成相关在线课程（约 20 小时）。
# 阶段 3：自然语言处理与代码生成（2-3个月）
学习内容：
- 自然语言处理基础
- 代码生成模型
推荐资源：
- NLP 基础
- 在线课程：Coursera 上的 NLP 特殊课程。
- 代码生成
- Hugging Face Transformers 文档。
学习计划：
- 第 9-10 周：完成 NLP 基础课程，重点学习文本处理与模型（约 20 小时）。
- 第 11-12 周：研究 Hugging Face 的 Transformers 库，尤其是代码生成模型（约 20 小时）。
- 第 13-14 周：实践微调 CodeBERT 或 GPT 等模型（约 20 小时）。
# 阶段 4：数据收集与整合（2-3个月）
学习内容：
- 数据抓取与处理
- 整合需求文档与代码库
推荐资源：
- 爬虫工具
- 在线教程：Scrapy 或 Beautiful Soup 的文档。
- GitHub API 使用
- GitHub API 文档。
学习计划：
- 第 15-16 周：学习爬虫工具并实践抓取 wiki 内容（约 20 小时）。
- 第 17-18 周：使用 GitHub API 获取仓库和 issue 信息（约 20 小时）。
- 第 19-20 周：整理和整合收集的数据，构建结构化数据集（约 20 小时）。
# 阶段 5：项目实践与模型部署（2-3个月）
学习内容：
- 微调模型与项目实施
- 部署与使用模型
推荐资源：
- Flask 或 FastAPI
- 在线教程：Flask 或 FastAPI 的官方文档。
- Docker
- 在线课程：Docker 的基础课程。
学习计划：
- 第 21-22 周：微调模型并测试其对需求的响应能力（约 20 小时）。
- 第 23-24 周：搭建 Flask/FastAPI 服务，提供模型 API（约 20 小时）。
- 第 25-26 周：使用 Docker 部署应用，进行测试和优化（约 20 小时）。
# 总体安排
- 每周学习 24 小时（4 小时/天，6 天/周）。
- 根据进度灵活调整，确保对每个阶段的内容有充分理解。
这个学习计划将帮助你逐步掌握从基础到项目实施所需的技能，为你实现本地运行的大模型打下基础。如果需要对某一部分进行深入讨论，或有具体问题，随时问我！