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。
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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 |