大模型微调实战训练营

课程是一门面向AI开发者的大模型微调实战课程，旨在帮助学员系统掌握大模型从底层原理到工程落地的完整技术栈。课程以“理论精讲+项目实战”为核心，覆盖大模型综述、数据预处理、参数高效微调（LoRA/Prefix-Tuning/Adapter）、RAG知识库、Agent智能体、模型部署优化等关键技术环节，带你从零构建可落地的大模型应用，为成为大模型时代的AI工程师打下坚实基础。
核心学习路径
1. 大模型基础与数据工程
大模型综述：全面了解大模型的发展历程、技术架构与行业应用现状。
数据预处理：掌握大数据与大模型的关系，深入学习常见分词方法（BPE、WordPiece、SentencePiece等），为模型训练打好数据基础。
预习模块：通过Attention机制、Transformer架构与BERT模型的精讲，夯实深度学习基础。
2. 参数高效微调（PEFT）实战
全参数微调：以文旅对话大模型为案例，实战模型参数微调的完整流程。
高效微调技术：深入掌握Prefix-Tuning、Adapter、LoRA等主流参数高效微调方法，以更低成本实现模型定制化。
知识库集成：结合LangChain框架，实战基于LoRA微调的知识库问答系统。
3. RAG与向量数据库
RAG架构：系统学习检索增强生成（RAG）的原理与项目实战，解决大模型幻觉与知识时效性问题。
向量数据库：掌握向量数据库的基础原理与应用，理解文本向量化与相似度检索的核心机制。
4. Agent智能体开发
角色扮演Agent：实战基于大模型的角色扮演智能体开发，掌握Agent的规划、记忆与工具调用能力。
自然语言转SQL（NL2SQL）：通过项目实战，掌握大模型在结构化数据查询场景中的应用。
5. 模型优化与部署
模型并行：学习数据并行、模型并行、流水线并行等分布式训练策略。
GPU计算原理：深入理解GPU的硬件架构与计算原理，掌握显存优化与计算加速技巧。
解码优化：掌握模型推理阶段的解码策略优化，提升生成速度与质量。
6. 面试与总结
大模型面试题精讲：系统梳理大模型领域高频面试题，助力求职与晋升。
大模型技术一览：总结大模型技术全景图，梳理关键技术细节与未来发展方向。
课程亮点
项目驱动，学以致用：课程包含文旅对话大模型、知识库问答、角色扮演Agent、NL2SQL等多个实战项目，让学员在真实场景中掌握大模型微调与应用开发。
技术全面，紧跟前沿：覆盖LoRA、RAG、Agent、向量数据库等大模型时代核心技术，同时涵盖模型并行、GPU优化等工程化能力。
从原理到落地：不仅讲解大模型的底层原理，更注重工程实践，帮助学员打通从模型训练到部署上线的完整链路。
面试导向，助力求职：专设大模型面试题精讲模块，系统梳理高频考点，为学员的求职与职业发展保驾护航。

课程目录：
大模型微调实战训练营
10：项目实战RAG.mp4
11：模型解码优化.mp4
12：项目实战：大模型写作，nl2sql.mp4
13：角色扮演Agent.mp4
14：距离精讲.mp4
15：向量数据库基础.mp4
1：大模型综述.mp4
2：大数据和大模型，常见分词方法.mp4
3：项目实战：文旅对话大模型实战（模型参数微调）.mp4
4：项目实战：文旅对话大模型实战（prefixtuning和adapter）.mp4
5：项目实战；知识库Langchain项目实战（lora和langchain）.mp4
6：模型并行.mp4
7：GPU的计算原理.mp4
8：大模型技术一览，一些细节.mp4
9：大模型面试题.mp4
预习资料：Attention模型.mp4
预习资料：Transformer和bert.mp4

下载地址：

感谢您的来访，获取更多精彩文章请收藏本站。