大语言模型工程实战课：8周构建8个AI应用
8 周构建 8 个 AI 应用
从第一个 API 应用，到 RAG 知识库、模型评估、微调、部署和 Agent，完整走完大语言模型应用工程路径。这不是零基础玩工具课，而是一门面向工程师的项目实战课。
RAG
微调
Agent / 部署
课程已完结，8 周主线和 205 个课时已经全部发布；后续会继续补充新模型、新工具和实战案例。价格以微店实际展示为准。
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未收到短信时，请先检查短信拦截或垃圾短信，仍未收到可通过微店消息联系店主补发。
适合已经会一点 Python/API，想从提示词使用者升级到能交付 AI 应用的人。
课程介绍视频
学完你能带走什么？
从模型 API、对话和多模态输入开始，把模型接进一个可以运行的应用。
用知识库、检索、重排和评估指标定位回答质量问题。
建立数据集和基线，比较模型，完成一次 LoRA / QLoRA 微调实验并复盘。
把部署、工具调用、Planner、Agent Loop 和多 Agent 串成可运行的工作流。
你不是只学概念，而是一路做出项目
这门课把大语言模型应用工程拆成一条工程路线：先跑通 API 调用和基础应用，再进入多模态、评估、RAG、数据集、微调、部署和 Agent。每个阶段都尽量落到一个能展示、能复盘、能继续改造的项目。
学习 API 调用、网页抓取和结构化输出，把公司网站转成可排版的营销材料。
用 Gradio 和多模态输入，做一个能处理文本、图片和语音的客服 Demo。
从录音生成会议纪要和待办事项，理解音频转文字、摘要和行动项提取。
让模型生成或改写代码，完成编译、运行和性能对比，并记录可解释的评测结果。
构建基于企业资料的知识助手，覆盖向量数据库、检索、重排和 RAG 质量评估。
从商品数据和基线开始，比较模型、Prompt、批处理和评估结果，理解实验取舍。
学习 LoRA / QLoRA、训练和评估，对比微调前后的任务效果。
把部署、工具调用、Planner、Agent Loop 和多 Agent 串起来，做一个可以运行和继续改造的自动化工作流。
这些项目对工作有什么帮助？
它们不能替你承诺一份工作，但能把面试和项目中需要说明的过程变成可展示的证据：你做过什么、为什么这样选模型、怎样评估结果、怎样处理失败，以及怎样把服务部署并交付。
适合把 Python、后端、云计算、数据、运维或自动化经验延伸到 AI 应用工程的人。
这门课适合谁？
- 会一点 Python 基础语法，愿意动手跑代码和调试环境的人。
- 后端、云计算、数据、运维、自动化方向工程师。
- 已经会用 ChatGPT，但想系统掌握 API、RAG、微调和 Agent 的人。
- 想做可交付项目，而不是只听概念的人。
哪些人不太适合？
- 完全不会 Python，且暂时不准备补基础的人。
- 只想看几个工具按钮，不想写代码或调试的人。
- 期待一天掌握所有 AI 技术的人。
- 不愿意动手运行 Notebook、配置环境、分析报错的人。
和 AIF-C01、Bedrock 课程是什么关系？
AIF-C01 更像 AWS AI 云方向的入门认证课，适合先建立 AI/ML、生成式 AI、AWS AI 服务和 Bedrock 的概念地图。Bedrock 课程更聚焦 AWS 生成式 AI 服务的控制台和基础流程。
大语言模型工程实战课的目标不同：它更关注如何用模型 API、RAG、评估、微调、Agent 和部署，把大模型能力做成可以交付的应用。如果你已经有一点 Python/API 基础，想系统进入大语言模型应用工程，可以直接从这门课开始。
购买后如何开通课程？
- 点击本页“立即购买大语言模型工程实战课”，在微店完成付款。
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课程专属答疑通道
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不知道 AI 路线怎么选？
如果你完全零基础，可以先看轻松入门 AWS；如果目标是 AWS AI 云入门和认证，可以看 AIF-C01；如果目标是项目开发和应用交付，大语言模型工程实战课更适合你。
