大语言模型微调与应用开发训练营—ChatGLM LLaMA RLHF MoE DP前沿全景实战

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===============课程介绍===============
本课程是AI大模型微调与应用开发训练营，专为希望深入掌握大语言模型核心技术与落地实践的学员设计。课程覆盖从基础原理到前沿应用的完整路径，帮助你快速突破大模型研发与实战的关键难点。
在课程中，你将学习：
大语言模型基础与演进：从Transformer、GPT到LLaMA的架构原理与发展脉络；
高效微调技术：LoRA、QLoRA、Adapter、PEFT框架的原理与实战；
训练数据构建与优化：自动生成、数据增强、提示工程与稳定性实践；
强化学习对齐技术：RLHF（人类反馈）与RLAIF（AI反馈）的核心机制与实现；
模型量化与加速：GPTQ、AWQ、BitsAndBytes 等主流量化方法；
分布式训练与优化：DeepSpeed ZeRO、并行训练技术、显存优化方法；
主流模型实战：ChatGLM3、LLaMA2、CogVLM、GLM-4 等模型的微调与部署；
国产化平台应用：基于华为 Ascend 910B 的大模型微调实践。
通过本课程，你不仅能掌握前沿大模型微调与高效训练技术，还能独立完成私有数据定制、模型优化加速、应用部署与落地，为科研、创业或企业项目提供核心竞争力。
要不要我再帮你写一个更吸引人的招生文案版本（带有营销导向，突出学完后能做什么、就业前景等）
===============课程目录===============
├─01-课前准备.docx
├─02-课程表.webp
├─AI大模型微调训练营第5期_文件目录.txt
(1)\直播回放；目录中文件数:3个
├─10.17 第四次直播答疑.mp4
├─8.29 第一次直播答疑.mp4
├─9.26 第三次直播答疑.mp4
(2)\第10章；目录中文件数:7个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 使用 ChatGPT 自动设计生成训练数据的 Prompt.mp4
├─3. 合成数据： LangChain + GPT-3.5 Turbo.mp4
├─4. 数据增强：提升训练数据多样性.mp4
├─5. 提示工程：保持批量生成数据稳定性.mp4
├─6. 实战私有数据微调 ChatGLM3.mp4
├─7.作业.txt
(3)\第11章；目录中文件数:4个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. ChatGPT 大模型训练核心技术.mp4
├─3. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术详解.mp4
├─4. 基于 AI 反馈的强化学习（RLAIF）技术.mp4
(4)\第12章；目录中文件数:4个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. MoEs 技术发展简史.mp4
├─3. MoEs 与大模型结合后的技术发展.mp4
├─4. MoEs 实例研究：Mixtral-8x7B.mp4
(5)\第13章；目录中文件数:5个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. LLaMA 1 大模型技术解读.mp4
├─3. LLaMA 1 衍生模型大家族.mp4
├─4. LLaMA 2 大模型技术解读.mp4
├─5. 申请和获取 LLaMA 2 模型预训练权重.mp4
(6)\第14章；目录中文件数:4个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 大模型训练技术总结.mp4
├─3. LLaMA2-7B 指令微调上手实战.mp4
├─4. 再谈中文指令微调方法.mp4
(7)\第15章；目录中文件数:11个
├─1. 章节介绍.mp4
├─10. 实战 DeepSpeed ZeRO-2 和 ZeRO-3 单机单卡训练.mp4
├─11. DeepSpeed 创新模块 Inference Compression  Science.mp4
├─2. 预训练模型显存计算方法.mp4
├─3. Zero Redundancy Optimizer  ZeRO技术详解.mp4
├─4. Microsoft DeepSpeed 框架和核心技术.mp4
├─5. 分布式模型训练并行化技术对比.mp4
├─6. DeepSpeed 与 Transformers 集成训练大模型.mp4
├─7. DeepSpeed 框架编译与安装.mp4
├─8. DeepSpeed ZeRO 配置详解.mp4
├─9. 使用 DeepSpeed 单机多卡、分布式训练.mp4
(8)\第16章；目录中文件数:6个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 蓝色星球的算力霸主：NVIDIA.mp4
├─3. 厚积薄发的江湖大佬：Google.mp4
├─4. 努力追赶的国产新秀：华为.mp4
├─5. 华为昇腾全栈 AI 软硬件平台介绍.mp4
├─6. 实战：华为 Ascend 910B 微调 ChatGLM 6B 模型.mp4
(9)\第17章；目录中文件数:11个
├─1. GLM 大模型家族介绍.mp4
├─1.GLM大模型家族介绍.pdf
├─2. GLM 模型部署微调实践.mp4
├─2.GLM模型部署实践.pdf
├─3. CogVLM模型部署实践.mp4
├─3.CogVLM模型部署实践.pdf
├─4. 选学智谱第四代 API 介绍.mp4
├─4.选学 GLM4 GLM4V API 调用实践.pdf
├─5. 选学 API 基础教学和实战-问题解决方案.txt
├─5. 选学 API 基础教学和实战.mp4
├─6. 使用 GLM-4 API 构建模型和应用.mp4
(10)\第1章；目录中文件数:8个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. AI技术浪潮：弱人工智能、机器学习、深度学习、大语言模型.mp4
├─3. AI应用浪潮：高校共识、硅谷创新、中美博弈.mp4
├─4. 把握浪潮：AI 大模型助力超级个体和小团队.mp4
├─5. AI大模型四阶技术总览：提示工程（Prompt Engineering）.mp4
├─6. AI大模型四阶技术总览：AI智能体（Agents）.mp4
├─7. AI大模型四阶技术总览：大模型微调（Fine-tuning）.mp4
├─8. AI大模型四阶技术总览：预训练技术（Pre-training）.mp4
(11)\第2章；目录中文件数:7个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 统计语言模型.mp4
├─3. 神经网络语言模型.mp4
├─4. 大语言模型：注意力机制.mp4
├─5. 大语言模型：Transformer网络架构.mp4
├─6. 大语言模型：GPT-1与BERT.mp4
├─7. 大语言模型：暴力美学GPT系列模型.mp4
(12)\第3章；目录中文件数:6个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. Hugging Face Transformers快速入门.mp4
├─3. Transformers核心功能模块.mp4
├─4. 大模型开发环境搭建.mp4
├─5. 实战Hugging Face Transformers工具库.mp4
├─6.作业.txt
(13)\第4章；目录中文件数:6个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 数据集处理库Hugging Face Datasets.mp4
├─3. Transformers模型训练入门.mp4
├─4. 实战训练BERT模型：文本分类任务.mp4
├─5. 实战训练BERT模型：QA任务.mp4
├─6.作业.txt
(14)\第5章；目录中文件数:6个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. Before PEFT：Hard Prompt  Full Fine-tune.mp4
├─3. PEFT主流技术分类介绍.mp4
├─4. PEFT – Adapter技术.mp4
├─5. PEFT – Soft Prompt 技术（Task-specific Tuning）.mp4
├─6. PEFT – Soft Prompt 技术（Prompt Encoder）.mp4
(15)\第6章；目录中文件数:6个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. LoRA低秩适配微调技术.mp4
├─3. AdaLoRA自适应权重矩阵微调技术.mp4
├─4. QLoRA量化低秩适配微调技术.mp4
├─5. UniPELT：大模型PEFT统一框架.mp4
├─6. (IA)3：极简主义增量训练方法.mp4
(16)\第7章；目录中文件数:5个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. Hugging Face PEFT 快速入门.mp4
├─3. OpenAI Whisper 模型介绍.mp4
├─4. 实战 LoRA 微调 Whisper-Large-v2 中文语音识别.mp4
├─5.作业.txt
(17)\第8章；目录中文件数:7个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 模型显存占用与量化技术简介.mp4
├─3. GPTQ：专为 GPT 设计的模型量化算法.mp4
├─4. AWQ：激活感知权重量化算法.mp4
├─5. BitsAndBytes(BnB) ：模型量化软件包.mp4
├─6. 实战 Facebook OPT 模型量化.mp4
├─7.作业.txt
(18)\第9章；目录中文件数:7个
├─1. 章节介绍.mp4
├─2. 基座模型 GLM-130B.mp4
├─3. 扩展模型：联网检索、多模态、代码生成.mp4
├─4. 对话模型 ChatGLM 系列.mp4
├─5. ChatGLM3-6B 微调入门.mp4
├─6. 实战 QLoRA 微调 ChatGLM3-6B.mp4
├─7.作业.txt
(19)\第10章\课件；目录中文件数:1个
├─10-实战私有数据微调ChatGLM3.pdf
(20)\第11章\课件；目录中文件数:2个
├─11-ChatGPT大模型训练技术RLHF.pdf
├─RLHF论文.zip
(21)\第12章\课件；目录中文件数:2个
├─12-混合专家模型（MoEs）技术揭秘.pdf
├─MoEs论文.zip
(22)\第13章\课件；目录中文件数:2个
├─13-Meta AI 大模型 LLaMA.pdf
├─LLaMA论文.zip
(23)\第14章\课件；目录中文件数:1个
├─14-实战LLaMA2-7B指令微调.pdf
(24)\第15章\课件；目录中文件数:1个
├─15-大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed.pdf
(25)\第16章\课件；目录中文件数:1个
├─16-国产化实战：基于华为 Ascend 910 微调 ChatGLM-6B.pdf
(26)\第1章\课件；目录中文件数:1个
├─1-AI大模型四阶技术总览.pdf
(27)\第2章\课件；目录中文件数:3个
├─2-大语言模型技术发展与演进.pdf
├─代码链接地址.txt
├─论文.zip
(28)\第3章\课件；目录中文件数:1个
├─5-大模型开发工具库 HF Transformers.pdf
(29)\第4章\课件；目录中文件数:1个
├─4-实战Transformers模型训练.pdf
(30)\第5章\课件；目录中文件数:3个
├─5-大模型高效微调技术揭秘（上）.pdf
├─Fine-tuning论文.zip
├─Instruction-Tuning论文.zip
(31)\第6章\课件；目录中文件数:1个
├─6-大模型高效微调技术揭秘（下）.pdf
(32)\第7章\课件；目录中文件数:1个
├─7-大模型高效微调工具HF PEFT 入门与实战.pdf
(33)\第8章\课件；目录中文件数:2个
├─8-大模型量化技术入门与实战.pdf
├─Quantization论文.zip
(34)\第9章\课件；目录中文件数:2个
├─9-GLM 大模型家族与ChatGLM3-6B微调入门.pdf
├─GLM论文.zip

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摘要：本文围绕“大语言模型微调与应用开发训练营—ChatGLM LLaMA RLHF MoE DP前沿全景实战”展开，从训练营的课程体系、模型微调技术、工程化与应用落地、以及未来趋势与实践能力塑造四个方向进行系统阐述。文章首先概述训练营的整体定位与价值，随后从技术深度、实践路径、工程体系与前沿趋势等角度对内容进行多维拆解。训练营以ChatGLM、LLaMA等主流开源大模型为核心，结合RLHF、MoE、DeepSpeed、模型部署等关键技术，为学习者搭建从理论到底层技术、从架构到实战应用的完整成长链路。文章力图帮助读者全面理解训练营的教学结构、技术策略与实操价值，展示其在AI产业发展中的重要意义，并在结尾总结其对人才培养与行业生态的深远影响。

1、课程体系与技术框架

训练营在设计课程体系时，充分考虑了当前大语言模型发展所需的关键技能点，因此采用了“理论学习 + 模型解析 + 技术实操 + 工程部署”四位一体的体系结构。这一体系不仅覆盖了从Transformer底层原理到模型训练逻辑的完整链路，也包含了主流框架如ChatGLM与LLaMA的深入解析，让学习者在多模型结构对比中建立系统性的技术认知。

在课程框架的分层设计中，基础篇致力于帮助学习者构建关于大模型训练和推理的底层认知，确保后续复杂技术的学习有坚实基础。进阶篇则围绕高效微调、模型优化与参数高效注入技术展开。例如LoRA、PTuning、全参数微调的优缺点与应用场景，都在训练营中进行逐一拆解，使学习者能够理解各技术选择背后的工程权衡。

此外，框架篇还重点讲解如DeepSpeed、Megatron-LM等训练框架的核心原理，包括流水线并行、张量并行与数据并行的组合策略。训练营不仅让学习者理解理论，更通过实操让学员亲自配置环境、运行训练脚本，从而掌握模型训练的工程化技能，大幅提升处理大规模模型的实践能力。

2、核心微调方法深度解析

作为训练营的重点板块之一，大语言模型微调的核心技术被分解为数据层、优化层与策略层三个维度进行讲解。在数据层面，训练营强调数据质量对微调效果的决定性作用，尤其在监督微调（SFT）中，数据标签的一致性、覆盖度与知识密度对模型表现有直接影响。课程中提供了实际数据构建案例，使学习者能够掌握高质量数据集的构建流程。

在优化层面，课程详细讲解了LoRA、QLoRA、Adapter 等高效微调技术，分析每种技术在不同模型规模与硬件条件下的优势。通过多轮实践，学员将能理解参数冻结、低秩分解与梯度调控等方法背后的数学逻辑，帮助他们在实际项目中快速选择合适的微调方案。

策略层重点介绍RLHF（基于人类反馈的强化学习）及其在对齐任务中的关键作用，包括Reward Model、PPO算法流程以及可控生成策略的优化方法。训练营不仅提供原理层讲解，还让学员亲手构建奖励模型，从而深刻理解RLHF在ChatGLM与LLaMA等模型对齐中的真实工程细节。

3、工程化部署与应用落地

在大语言模型应用快速扩散的时代，工程化能力成为模型落地的关键指标。训练营在此方面设置了专门模块，从模型压缩、量化加速、推理优化，到构建API服务与集成应用框架，提供完整的工程路径指引。其中，MoE（专家混合模型）架构的解析尤为突出，它被视为提升推理效率、节省计算资源的重要技术方向。

课程中还针对不同的部署场景，如离线推理、本地部署、云端集群以及混合服务架构，提供具体的实现范式与代码示例，让学习者能够根据自己的硬件条件选择最佳部署策略。同时，训练营详细讲解了DeepSpeed Inference、TensorRT 等推理加速框架的使用方法，使模型在生产环境中实现毫秒级响应成为可能。

在应用开发方面，训练营通过多个真实案例展示从模型能力构建到产品级功能集成的完整流程。例如企业智能客服、行业知识问答系统、文本生成助手、代码助手等典型应用，学员均可在课程中进行基于ChatGLM或LLaMA的模版改造与能力扩展实操，确保训练营不仅停留在技术层面，更帮助学员真正完成“从模型到应用”的跨越。

4、行业前沿趋势与能力塑造

为帮助学习者在大模型时代保持技术竞争力，训练营特别增加了前沿趋势解析模块，包括最新的模型架构创新、多模态能力融合、模型精炼技术以及更高维度的数据治理体系。通过对行业趋势的理解，学习者能够把握未来技术方向，并提前布局自己的学习路径与实践计划。

训练营还强调数据隐私与安全的重要性，特别是DP（差分隐私）技术在大语言模型训练中的应用。课程通过理论讲解与案例分析，让学习者理解如何在保证模型性能的同时最大限度保护敏感数据，这对于医疗、金融、政府等行业具有极高的应用价值。

最终，训练营期望通过理论、技术、工程与应用多维度知识体系的整合，为学习者打造应对未来AI生态的核心能力，使其不仅能独立完成模型微调，还能参与大型AI系统的设计与部署，甚至承担起企业AI项目的核心研发角色。

总结：

通过对“大语言模型微调与应用开发训练营—ChatGLM LLaMA RLHF MoE DP前沿全景实战”的深入分析可以看到，该训练营围绕大模型核心技术体系构建了系统化、工程化、全链路的学习路径。从基础理论、模型解析、微调优化到工程部署与产业应用，每一模块都极具深度与商业价值，为学习者提供了走进AI核心技术的最佳入口。

在未来的大模型时代，具备微调能力、工程化能力与持续学习能力的人才将成为最稀缺的技术力量。本训练营通过案例驱动、实战导向与前沿趋势洞察，使学习者能够从技术新手成长为具备完整系统思维的AI工程人才，真正实现从理论到项目的能力飞跃。

本文由nayona.cn整理

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