八周成为大语言模型工程师:构建并部署8个大语言模型应用,掌握生成式AI、RAG、LoRA和AI智能体技术

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课程当前在持续更新中,预计共130+个课时,每周计划更新4-8个课时,不接受催更。
现有课时见下方的课程体系。


精通生成式AI与大型语言模型:8周动手实践之旅 🚀

由行业资深人士 沉默恶魔 亲自指导,通过一系列真实世界的实践项目,助您在AI职业发展道路上加速前进。您将亲手构建先进的生成式AI产品,深度体验超过20种开创性模型,并全面掌握如 RAG、QLoRA 及AI智能体等前沿核心技术。


您将收获什么 💡

  • 构建高级应用:掌握使用尖端模型和主流框架(如HuggingFace、LangChain、Gradio)构建复杂生成式AI产品的全流程。
  • 驾驭多样模型:亲手实践超过20种前沿及开源AI模型,学习模型评估与选型策略,为不同任务匹配最佳解决方案。
  • 精通前沿技术:熟练运用检索增强生成(RAG)、QLoRA微调、AI智能体等核心技术,显著提升模型性能与应用效果。
  • 打造真实项目:从零开始创建多个具有商业价值的AI应用,例如:
    • 能处理文本、语音和图像的多模态智能客服助手。
    • 基于企业内部知识库、能解答各类公司问题的AI知识专员。
    • 将Python代码优化为高性能C++(性能提升高达60,000倍)的AI程序员。
    • 精准预测全新产品价格的电商AI应用。
  • 掌握模型训练与微调:实现从模型推理到高效训练的进阶,能够对前沿模型和开源模型进行微调与优化。
  • 实现生产部署:学习将AI产品部署到生产环境,并配备完善的用户界面和高级功能。
  • 提升工程能力:全面提升AI与LLM工程技能,洞悉并解决模型训练与部署中的常见问题与挑战。
  • 引领行业趋势:深入了解生成式AI和LLM领域的最新研究动态与发展方向,并理解AI系统部署的伦理考量,成为行业前沿的AI专家。

项目实战列表 🛠️

  • 项目 1:AI驱动的营销材料生成器:智能抓取并理解公司网站内容,自动生成营销宣传册。
  • 项目 2:航空多模态客服AI代理:构建具备用户界面和函数调用能力,能处理多类型交互的客服系统。
  • 项目 3:智能会议纪要工具:利用开源与前沿模型,从音频自动生成会议纪要与行动项。
  • 项目 4:AI代码优化器:构建将Python代码转换为超高效率C++的AI工具,实现数万倍性能提升。
  • 项目 5:企业AI知识专家:基于RAG技术,构建能精准解答公司各类问题的AI知识工作者。
  • 项目 6:毕业项目(一):应用前沿模型,根据产品简短描述预测其市场价格。
  • 项目 7:毕业项目(二):微调开源模型,使其在价格预测任务上达到甚至超越前沿模型的表现。
  • 项目 8:毕业项目(三):构建自主AI代理系统,与模型协作发现电商优惠并实时推送特价信息。

为何选择本课程?🌟

  • 实战驱动学习:坚信“干中学”是最高效的学习方式。您将全程参与高强度实践,构建产生实际价值的AI应用。
  • 聚焦尖端技术:课程内容紧跟技术前沿,深入学习RAG、QLoRA、AI代理等最新框架和核心技术,助您保持领先。
  • 内容易学易用:课程专为不同基础的学习者设计,提供详尽的步骤指导、丰富的实践练习、核心知识点速查表和海量学习资源。
  • 轻数学重应用:本课程聚焦于LLM的实际工程应用,无需高深的微积分或线性代数知识即可上手,让您专注于实践。

课程结构安排 🗓️

  • 第一周:基础入门与首个项目
    • 深入理解Transformer核心机制。
    • 动手实践六大主流前沿模型。
    • 构建首个商业级生成式AI应用:网页信息抓取、智能决策并生成格式化销售材料。
  • 第二周:前沿模型API与智能客服机器人
    • 探索前沿模型API,与三大顶尖模型进行深度交互。
    • 开发配备完整UI、能处理文本、图像、音频并调用外部工具的多模态客服机器人。
  • 第三周:拥抱开源模型生态
    • 借助HuggingFace探索广阔的开源模型世界。
    • 覆盖翻译、图像生成等十大常见生成式AI应用场景。
    • 构建从录音自动生成会议纪要和行动项的实用工具。
  • 第四周:LLM选型与代码生成
    • 理解不同LLM的核心差异,学习如何为特定业务场景选择最优模型。
    • 运用LLM进行代码生成,构建将Python代码高效翻译为C++的应用,实现显著性能提升。
  • 第五周:检索增强生成(RAG)
    • 精通RAG技术,显著提升AI解决方案的准确性与相关性。
    • 熟练掌握向量嵌入,并在主流开源向量数据库中进行实践操作。
    • 构建一个完整的商业级RAG解决方案,对标市场现有成熟产品。
  • 第六周:迈向模型训练
    • 从模型推理应用进阶到模型训练。
    • 针对真实业务问题,微调一个前沿模型。
    • 构建您的首个专属定制模型,这是您AI旅程中的重要里程碑。
  • 第七周:高级训练技术
    • 深入研究QLoRA等高级微调技术。
    • 训练一个开源模型,使其在特定任务上的表现超越前沿模型。
    • 挑战高难度项目,将您的技能提升至新高度。
  • 第八周:生产部署与课程总结
    • 将您的商业级AI产品成功部署到生产环境,并配备完善UI。
    • 运用AI代理进一步增强应用功能。
    • 交付首个具备代理能力、经过微调并可用于生产环境的LLM模型。
    • 庆祝您对AI与LLM工程技术的全面掌握,为职业生涯的下一阶段做好充分准备!

课程要求与准备 💻

  • Python编程基础:学员需了解Python。本课程不含Python入门教学,所有项目均使用Python完成。
  • 联网电脑:需要一台能接入互联网的PC(Mac、Linux或Windows均可)。
  • API费用说明:建议预留约5美元用于前沿模型的API调用。当然,您也可以选择完全使用开源模型完成课程。

目标学员 🎯

  • 有志投身AI领域的工程师与科学家:希望系统学习并进入生成式AI和LLM领域的IT人才。
  • 寻求技能升级的职场人士:期望在快速发展的AI时代提升技能、保持核心竞争力的专业人士。
  • 热衷于动手实践的开发者:对通过一线实战构建高级AI应用充满兴趣的开发者。
  • 寻求职业突破或效率提升的个人:考虑职业转型,或希望利用LLM及相关框架大幅提升工作效率的各类人士。

课程体系

第一周-打造你的首个LLM产品:探索顶级模型与Transformers
第一天-直接切入:立即开始大语言模型工程 00:01:00
第一天-在Windows和Mac上配置Ollama以部署本地大语言模型 00:05:00
第一天-释放本地大语言模型的潜力:使用Ollama构建英语学习助手 00:05:00
第一天-搭建你的LLM开发环境:工具与最佳实践 00:05:00
第一天-Mac配置指南:为LLM项目安装Jupyter Lab和Conda 00:09:00
第一天-搭建Anaconda环境玩转大语言模型开发:Windows系统安装指南 00:09:00
第一天-为LLM开发配置OpenAI API——密钥申请、费用说明与最佳实践指南 00:08:00
第一天-创建.env文件安全存储API密钥 免费 00:07:00
第一天-即时满足项目:打造一个AI驱动的网页摘要生成器 00:13:00
第一天-用OpenAI的GPT-4和Beautiful Soup实现文本摘要 00:15:00
第一天总结-收尾工作:大语言模型工程的关键收获与下一步计划 00:05:00
第二天-精通大语言模型工程:AI开发的核心技能与工具 00:10:00
第二天-搞懂前沿AI模型:GPT、Claude和开源大语言模型 00:09:00
第二天-如何使用Ollama进行本地LLM推理:Python和Jupyter实战教程 00:12:00
第二天-实践LLM任务:比较OpenAl和Ollama的文本摘要能力 00:01:00
第三天-前沿AI模型大比拼:GPT-4、Claude、Gemini和LLAMA横评 00:08:00
第三天-主流大语言模型对比:优势解析与商业场景应用 00:03:00
第三天-实测对比GPT-4.5和O4-mini:性能差异全解析 00:05:00
第三天-深度解析Claude 4的调校与artifact功能 00:06:00
第三天-AI模型对比:用Gemini和deepseek处理脑洞题与分析题的实测 00:03:00
第三天-评估grok和Perplexity:模型输出的微妙差异 00:04:00
第三天-前沿大语言模型总结及特点 00:04:00
第四天-涌现的智能:大语言模型发展简史与核心辩论 00:07:00
第四天-探索AI发展历程:从早期模型到Transformer 00:04:00
第四天-搞懂大模型参数:从GPT-1到万亿参数模型的进化之路 00:05:00
第四天-大白话讲明白GPT分词:大语言模型是怎么处理文字的 00:09:00
第四天-上下文窗口如何影响AI语言模型:详解token限制 00:05:00
第四天-搞懂AI模型成本:接口按量付费VS聊天订阅包月 00:04:00
第四天-大模型上下文窗口对比:GPT-4 vs Claude vs Gemini 00:07:00
第四天-收官总结:第四天核心收获与实践心得 00:04:00
第五天-用OpenAI API和Python打造AI营销手册 00:05:00
第五天-JupyterLab教程:用网络抓取技术为 AI 驱动的公司制作宣传册 00:09:00
第五天-大语言模型的结构化输出:为AI项目优化JSON响应 00:12:00
第五天-制作并排版宣传册内容的回复文案 00:12:00
第五天-最终调整:优化JupyterLab的Markdown与流式处理 00:09:00
第五天-掌握多轮提示技巧:提升AI项目中大语言模型的可靠性 00:06:00
第五天-任务:打造你的专属AI导师(基于大语言模型) 00:05:00
第五天-第一周收官:成果总结与下一步计划 00:04:00
第二周-打造多模态聊天机器人:大语言模型、Gradio界面与智能体实战
第一天-玩转多款AI接口:OpenAI、Claude和Gemini大模型工程师速成指南 00:06:00
第一天-流式处理 AI 回复:用Python实现大语言模型(LLM)的实时输出 00:15:00
第一天-用OpenAI和Claude API制作抬杠式AI对话教程 00:10:00
第一天-AI工具篇:开发者实战Transformer与前沿大语言模型 00:02:00
第二天-用Gradio搭建AI工具:LLM工程师的快速原型开发 00:04:00
第二天-Gradio教程:为OpenAI GPT模型打造交互式AI界面 00:13:00
第二天-在Gradio界面中用GPT和Claude实现流式响应 00:07:00
第二天-用Gradio搭建多模型AI聊天界面:GPT对战Claude 00:09:00
第二天-打造高级AI用户界面:从OpenAI接口到Gradio聊天应用开发 00:02:00
第三天-打造AI聊天机器人:用Gradio开发客服助手的实战教程 00:05:00
第三天-用OpenAI和Gradio搭建对话式AI聊天机器人:手把手教程 00:10:00
第三天-用多轮提示和上下文增强让聊天机器人更聪明 00:08:00
第三天-玩转AI工具:教你用大语言模型在本地跑代码 00:03:00
第四天-搭配AI工具使用LLM:增强大语言模型的能力 00:07:00
第四天-打造AI航空助手:用OpenAI GPT-4实现工具集 00:07:00
第四天-手把手教你给大模型装外挂:OpenAI函数调用教程 00:12:00
第四天-玩转AI工具:用API搭出高级大模型助手 00:02:00
第五天-多模态AI助手:图片与声音生成的整合 00:05:00
第五天-多模态AI:在JupyterLab中集成DALL-E 3图像生成功能 00:06:00
第五天-打造多模态AI助手:整合音频/图像工具 00:05:00
第五天-如何打造多模态AI助手:工具与智能体的整合 00:04:00
第三周-开源生成式AI:用HuggingFace打造自动化解决方案
第一天-Hugging Face教程:玩转开源AI模型和数据集 00:10:00
第一天-探索HuggingFace Hub:AI开发者必备的模型、数据集与空间 00:11:00

Setup Menus in Admin Panel

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