掌握训练+微调+部署+智能应用构建 AI零基础到高手大模型全链路开发实战

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===============课程介绍===============
本课程是一门覆盖 AI大模型全流程的系统实战训练营，旨在帮助学员从零起步，全面掌握大模型开发、优化与落地的核心技能。课程内容涵盖大模型理论基础、提示词工程、HuggingFace与LangChain应用开发、OpenAI与国产大模型实践（LLaMA、ChatGLM）、大模型微调与私有化部署，并辅以数学与深度学习核心算法（线性回归、线性分类、NLP）打牢底层基础。
学员将通过多个实战项目（如智能翻译助手、问答系统、图像生成）进行动手演练，掌握从数据准备、模型训练、参数微调、硬件选型、部署上线的完整流程，真正实现从理论到实战的全链路能力提升。
无论你是 AI 初学者，还是想将大模型技术落地到业务场景的开发者，本课程都将为你提供一步到位的学习方案，帮助你快速进阶为大模型实战型人才。
===============课程章节目录===============
课时01 大模型直播课
课时02 大模型理论基础
课时03 AI大模型提示词工程深入实战
课时04 OpenAI之嵌入式 Embedding模型
课时05 基于OpenAI的大模型开发与实战
课时06 基于大模型的智能翻译助手
课时07 Huggingface 基础教程
课时08 大模型应用开发框架LangChain
课时09 AI大模型实践项目
课时10 大模型 LLaMA 深度解析
课时11 国产大模型 ChatGLM 深度实
课时13 大模型微调和部署
课时14 大模型核心硬件选型和私有化
课时15 从0到1训练私有大模型
课时17 Huggingface 实战项目
课时18 基于AI大模型开发问答系统
课时19 程序员的数学
课时20 线性回归算法
课时21 线性分类算法
课时22 深度学习基础
课时23 深度学习进阶
课时24 自然语言处理(NLP)
课时25 PyTorch深度学习框架
课时01 AI大模型提示词工程深入实战
课时02 DALL.E3深入实战
===============课程详细目录===============
详细目录省略500条+
├─课时57 8-中国人寿保费预测（EDA数据探索）.mp4
(21)\msb-AI大模型工程师\课时21 线性分类算法 NO.219.1218；目录中文件数:38个
├─课时01 16-1-逻辑回归介绍.mp4
├─课时02 16-2-Sigmoid函数介绍.mp4
├─课时03 16-3-逻辑回归损失函数推导.mp4
├─课时04 16-4-损失函数立体化呈现（一）.mp4
├─课时05 16-5-损失函数立体化呈现（二）.mp4
├─课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算.mp4
├─课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式.mp4
├─课时08 17-2-逻辑回归多分类OVR.mp4
├─课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测.mp4
├─课时10 17-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算.mp4
├─课时11 17-5-Softmax函数与概率计算.mp4
├─课时12 17-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算.mp4
├─课时13 17-7-Sigmoid与Softmax异同.mp4
├─课时14 18-1-支持向量机SVM概念.mp4
├─课时15 18-2-支持向量机SVM目标函数推导.mp4
├─课时16 18-3-SVM二分类最大间隔线绘制.mp4
├─课时17 18-4-拉格朗日乘子法介绍.mp4
├─课时18 18-5-拉格朗日乘子法原理推导.mp4
├─课时19 18-6-支持向量机SVM作业介绍.mp4
├─课时20 19-1-作业讲解和知识点回顾.mp4
├─课时21 19-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异.mp4
├─课时22 19-3-非线性核函数介绍.mp4
├─课时23 19-4-核函数对应数学公式.mp4
├─课时24 19-5-KKT条件介绍.mp4
├─课时25 19-6-SVR支持向量机回归核函数差异.mp4
├─课时26 19-7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程.mp4
├─课时27 20-1-SVM支持向量机原理可视化.mp4
├─课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解.mp4
├─课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化.mp4
├─课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建.mp4
├─课时31 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程.mp4
├─课时32 20-6-SVM支持向量机网格搜索参数优化.mp4
├─课时33 20-7-SVM软间隔及优化.mp4
├─课时34 21-1-LFW人脸数据数据加载与介绍.mp4
├─课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择.mp4
├─课时36 21-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化.mp4
├─课时37 21-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建.mp4
├─课时38 21-5-SVM算法整体回归.mp4
(22)\msb-AI大模型工程师\课时22 深度学习基础 NO.789.1567；目录中文件数:4个
├─课时01 01 深度学习介绍.mp4
├─课时02 02 神经网络的基础.mp4
├─课时03 03 浅层神经网络.mp4
├─课时04 04 深层神经网络.mp4
(23)\msb-AI大模型工程师\课时23 深度学习进阶 NO.793.1569；目录中文件数:2个
├─课时01 01 梯度下降算法改进算法.mp4
├─课时02 02 正则化.mp4
(24)\msb-AI大模型工程师\课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.1574；目录中文件数:43个
├─课时01 01 自然语言处理初期发展.mp4
├─课时02 02 序列数据研究.mp4
├─课时03 03 文本预处理.mp4
├─课时04 04 NLTK分词的使用.mp4
├─课时05 04 jieba分词的使用.mp4
├─课时06 06 语言模型之n元语法.mp4
├─课时07 07 序列数据采样方法.mp4
├─课时08 08 RNN理论讲解.mp4
├─课时09 09 从零实现RNN之读取数据和初始化模型参数.mp4
├─课时10 10 从零实现RNN之构建RNN模型.mp4
├─课时11 11 从零实现RNN之预测代码.mp4
├─课时12 12 从零实现RNN之训练.mp4
├─课时13 13 pytorch实现RNN.mp4
├─课时14 14 RNN反向传播数学细节.mp4
├─课时15 15 LSTM原理和代码实现.mp4
├─课时16 16 GRU原理和代码实现.mp4
├─课时17 17 深度循环神经网络.mp4
├─课时18 18 双向循环神经网络.mp4
├─课时19 19 机器翻译之数据处理.mp4
├─课时20 20 encoder和decoder架构.mp4
├─课时21 21 seq2seq之训练.mp4
├─课时22 22 seq2seq之预测和评估.mp4
├─课时23 23 注意力机制之Waston核回归.mp4
├─课时24 24 注意力评分函数.mp4
├─课时25 25 Bahdanau注意力.mp4
├─课时26 26 多头注意力.mp4
├─课时27 27 自注意力和位置编码.mp4
├─课时28 28 transformer结构.mp4
├─课时29 29 transformer模块之FFN.mp4
├─课时30 30 transformer模块之addnorm.mp4
├─课时31 31 transformer模块之encoderblock.mp4
├─课时32 32 transformer模块之decoder和训练预测.mp4
├─课时33 33 BERT结构.mp4
├─课时34 34 BERT实现.mp4
├─课时35 35 BERT训练之数据预处理.mp4
├─课时36 36 BERT训练环节.mp4
├─课时37 37 BERT微调训练.mp4
├─课时38 38 神经网络语言模型.mp4
├─课时39 39 word2vec.mp4
├─课时40 40 word2vec推导.mp4
├─课时41 41 skip-gram的改进.mp4
├─课时42 42 word2vec之训练数据预处理.mp4
├─课时43 43 word2vec之训练代码详解.mp4
(25)\msb-AI大模型工程师\课时25 PyTorch深度学习框架 NO.515.1381；目录中文件数:24个
├─课时01 01 pytorch介绍.mp4
├─课时02 02 pytorch安装.mp4
├─课时03 03 pytorch张量基础操作和基础运算.mp4
├─课时04 04 pytorch自动微分.mp4
├─课时05 01 pytorch实现原始线性回归.mp4
├─课时06 02 pytorch实现线性回归封装写法.mp4
├─课时07 03 pytorch实现分类问题.mp4
├─课时08 01 模型的子类写法.mp4
├─课时09 02 使用dataset重构代码.mp4
├─课时10 03 使用DataLoader重构代码.mp4
├─课时11 04 添加校验代码.mp4
├─课时12 05 封装.mp4
├─课时13 01 使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别.mp4
├─课时14 01 4种天气数据处理.mp4
├─课时15 02 图片预处理.mp4
├─课时16 03 添加dropout层.mp4
├─课时17 04 添加BN层.mp4
├─课时18 01 vgg16迁移学习.mp4
├─课时19 02 学习率衰减.mp4
├─课时20 03 数据增强.mp4
├─课时21 01 模型参数保存.mp4
├─课时22 02 自定义dataset.mp4
├─课时23 03 自定义数据集问题解决.mp4
├─课时24 tensorboard的使用.mp4
(26)\msb-AI实战工具课\课时01 AI大模型提示词工程深入实战 NO.2662；目录中文件数:51个
├─课时01 001chatgptPrompt提示词工程课程介绍.mp4
├─课时02 002prompt和Promptengineering剖析.mp4
├─课时03 大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片.mp4
├─课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图.mp4
├─课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果.mp4
├─课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示.mp4
├─课时07 007mermaid格式输出.mp4
├─课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图.mp4
├─课时09 009如何使用角色扮演写好提示词.mp4
├─课时10 010写好结构化提示词的4要素.mp4
├─课时11 011充分费曼学习法写好提示词.mp4
├─课时12 01280_20原则激发大模型指导学习.mp4
├─课时13 013写一条利用番茄工作法Prompt.mp4
├─课时14 014利用SQ3R学习法构建提示词Prompt.mp4
├─课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt.mp4
├─课时16 016交叉主题和双编码概念设计Prompt.mp4
├─课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果.mp4
├─课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数.mp4
├─课时19 019topP参数Presencepenalty和Frequencypeanalty参数对比.mp4
├─课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧.mp4
├─课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题.mp4
├─课时22 022少样本和少样本思维链.mp4
├─课时23 023大模型self-consistency特性.mp4
├─课时24 024TOT思维树提示词构建深入剖析.mp4
├─课时25 024思维树提示词构建深入剖析.mp4
├─课时26 025anaconda环境搭建.mp4
├─课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建.mp4
├─课时28 027python抓取抖音热榜数据集.mp4
├─课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍.mp4
├─课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据.mp4
├─课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题.mp4
├─课时32 转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词.mp4
├─课时33 转-032结构化提示词实战诗人提示词.mp4
├─课时34 转-033设计小红书,公众号,头条号的爆款结构化提示词.mp4
├─课时35 转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫.mp4
├─课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程.mp4
├─课时37 转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头.mp4
├─课时38 转-037小红书种草笔记结构化提示词.mp4
├─课时39 转-038生成本科论文结构化提示词.mp4
├─课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条.mp4
├─课时41 转-GPT4o.mp4
├─课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2.mp4
├─课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤.mp4
├─课时44 043python编程之提示词工程思维链.mp4
├─课时45 044提示词迭代优化.mp4
├─课时46 045文本概括提示词.mp4
├─课时47 046提示词文本推断inferring.mp4
├─课时48 047文本转换transforming.mp4
├─课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化.mp4
├─课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程.mp4
├─课程资料.exe
(27)\msb-AI实战工具课\课时02 DALL.E3深入实战 NO.2663；目录中文件数:18个
├─课时01 dalle3和copilot介绍dalle3内置提示词深入剖析.mp4
├─课时02 002-dalle3结构化提示词深入剖析.mp4
├─课时03 002-1bing-copilot结构化提示词画图创作-风格调试.mp4
├─课时04 003-结构化提示词控制风格-角度.mp4
├─课时05 004dalle3做古诗词插图-抖音赛道可以研究这个方向.mp4
├─课时06 005自定义ChatGPT-预设角色和定义输出.mp4
├─课时07 006魔法提示词自动生成创意提示词,成为作图大师.mp4
├─课时08 007古诗词插画大师提示词工程设计-提高小红书抖音创作效率.mp4
├─课时09 008-超级吸引眼球的knolling风格.mp4
├─课时10 014通过图片逆向生成提示词.mp4
├─课时11 替009gpts绘图工具分享使用-局部重绘-logo设计.mp4
├─课时12 替010logo设计器天马行空设计自己想要的logo.mp4
├─课时13 替011logo设计器分享.mp4
├─课时14 替012Glibatreeartdesigner应用画图设计.mp4
├─课时15 替013绘画大师深入研究-生成结构化提示词分析-局部重绘的应用.mp4
├─课时16 替014superdalle应用实战结构化提示词gpt应用实战.mp4
├─课时17 替015人物一致性技巧-使用gen_id.mp4
├─课时18 替016模仿大师通过图片逆向生成图诗词-模仿别人的图片.mp4

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摘要：随着人工智能技术的快速发展，AI大模型的训练、微调、部署和智能应用构建成为了当今技术领域的重要课题。本文将围绕“掌握训练+微调+部署+智能应用构建 AI零基础到高手大模型全链路开发实战”这一主题，详细介绍从零基础到掌握大模型全链路开发的核心要素。文章将从四个方面进行展开：首先讲解大模型训练的基本概念及流程；接着介绍大模型微调的策略和技巧；随后讨论如何有效部署大模型以满足实际应用需求；最后，探讨如何将训练和部署的成果转化为实际智能应用。本篇文章旨在帮助读者从零基础起步，逐步深入了解大模型开发的各个环节，最终实现将大模型应用于实际场景中，提升技术实力并为产业发展做出贡献。

1、大模型训练的基础与流程

大模型训练是AI开发中的首要环节，它包括数据准备、模型选择、训练算法的应用等多个步骤。对于零基础的开发者而言，理解大模型训练的流程和基本原理至关重要。首先，数据是训练大模型的基础，只有高质量、广泛的数据集，才能为模型提供充足的学习材料。通常来说，数据集需要进行清洗和预处理，包括去噪、去重、标准化等操作。

其次，选择合适的模型架构是训练过程中的关键。随着AI技术的不断进步，近年来涌现出诸如GPT、BERT等多种创新性的大模型架构。这些模型不仅能够处理大量的数据，还能够从中提取深层次的语义特征，因此在训练过程中需要掌握不同模型的优缺点及其适用场景。

最后，训练过程中使用的算法也是影响模型表现的重要因素。常见的训练算法包括梯度下降、Adam优化等，这些算法帮助模型通过多次迭代不断调整权重，逐步提高预测的准确性。对于新手开发者而言，理解这些算法的工作原理及其调参技巧，将大大提高训练效率和模型效果。

2、大模型微调的策略与技巧

微调是指在已有的大模型基础上，针对特定任务进行优化。大模型训练完成后，通常会应用于通用的任务，而微调则是将大模型应用到特定的应用场景中，使其能够更加精准地完成任务。微调的核心在于如何高效地在已有模型上调整权重，使其适应新的数据集和目标。

首先，选择合适的微调策略至关重要。常见的微调方法包括全量微调和部分微调。在全量微调中，模型的所有参数都会进行更新，而部分微调则仅对某些层的参数进行更新。对于大部分应用场景来说，部分微调能够有效减少训练时间和计算资源的消耗。

其次，选择适合微调的数据集也非常重要。微调的效果在很大程度上取决于所使用的训练数据。针对不同的任务，开发者需要根据数据的特点和模型的需求，选择合适的数据集。数据集的大小、质量和多样性都会直接影响微调的效果。

最后，微调过程中需要不断进行模型评估。通过交叉验证、验证集等方法，实时评估模型的性能，防止出现过拟合现象。微调过程中，调参和早停也是避免过拟合和提高模型泛化能力的重要手段。

3、大模型部署的策略与实践

大模型训练和微调完成后，如何将其部署到生产环境中，真正为用户和业务提供价值，是AI项目成功的关键之一。部署大模型不仅仅是将模型加载到服务器上这么简单，它涉及到性能优化、资源管理、安全性等多个层面。

首先，模型的大小和计算需求是部署过程中的一个主要挑战。大模型通常包含数十亿甚至更多的参数，训练和推理的计算资源需求非常高。为了确保部署后的效率，通常会采取模型压缩、量化等技术，通过减少模型的存储和计算需求，使其能够在资源有限的环境中运行。

其次，部署大模型时需要选择合适的硬件平台。根据业务需求，可能需要选择不同的硬件，如GPU、TPU、FPGA等。这些硬件能够为模型的推理过程提供强大的计算支持，确保在高并发的情况下，模型能够迅速响应请求。

此外，部署后的监控和更新也是至关重要的。大模型在实际应用中可能会遇到新的数据分布或变化，这时候需要及时调整和优化模型。通过实时监控模型的表现，可以发现潜在的问题并进行优化，从而保证系统的长期稳定运行。

4、将AI技术应用于智能产品构建

大模型训练、微调和部署的最终目的是将AI技术应用于实际的智能产品中。无论是语音助手、智能推荐系统，还是图像识别、自然语言处理，AI大模型都可以为这些智能产品提供强大的技术支持。

首先，AI技术的应用需要根据具体场景进行定制。例如，语音识别系统需要结合大规模的语音数据集进行训练，图像识别系统则需要大量的图像数据进行微调。在这方面，AI开发者需要充分理解目标应用的需求，并根据这些需求进行大模型的设计与调优。

其次，智能产品的构建还需要考虑用户体验和技术稳定性。在设计智能产品时，开发者要关注用户交互的流畅性和产品的稳定性，确保产品在各种实际应用环境下都能高效、准确地提供服务。

最后，AI技术的应用还需要不断的创新与迭代。随着技术的进步，AI领域不断涌现出新的算法和模型，开发者需要保持对技术的敏锐度，及时更新和迭代已有的智能产品，从而不断提升其性能和用户满意度。

总结：

通过本文的阐述，读者可以系统地了解从零基础到掌握AI大模型开发的全过程，包括大模型的训练、微调、部署以及智能应用的构建。每个环节的掌握都为成功应用大模型奠定了基础，而整个全链路开发流程则提供了一条从技术到实践的清晰路径。

在AI的迅猛发展中，掌握大模型开发的技巧不仅能提升个人技术水平，更能够在行业中脱颖而出。无论是AI研究者，还是从事相关工作的开发者，都能通过不断学习和实践，成为真正的大模型开发高手。

本文由nayona.cn整理

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