AI大模型工程师晋升课程

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立刻获得大模型技术深度解析营课程大纲第一阶段 人工智能认知基础1、人工智能、大模型技术的过去、现在与未来2、大模型实际应用案例介绍3、体验大模型第二阶段 大模型开发环境1、环境搭建与使用2、开源大模型部署3、人工智能应用开发平台基础内容包括:Linux基础、Docker基础、XShell操作、Ollama介绍安装、常见的开源大模型部署以及Dify的系列操作和创建第三阶段 大模型研发基础1、IDE环境搭建2、编程基础3、数据科学计算库使用4、人工智能开发框架基础5、大语言模型结构详解内容包括:Vscode安装与配置、Jupyter介绍、Python操作、 Pandas基础、Numpy基础、Pytorch基础、注意力机制以及 Transformer网络结构。第四阶段 大模型微调基础(进阶)1、HuggingFace基础2、显存优化基础3、模型微调基础4、模型推理优化基础5、多机多卡分布式训练基础内容包括:HuggingFace基础:Pipeline、Transformers、Tokenizer、 Dat-asets、Evalaute、Trainer等组件基础显存优化基础。模型微调基础:大模型训练流程、Bit-Fit、Prompt- Tuning、P-Tuning、Prefix-Tuning、LORA、IA3、QLora等微调、对齐微调(RLHF\DPO)，实战:微调llama3。模型推理优化基础:vLLM推理框架基础、Llama.cpp基础。多机多卡分布式训练基础:并行基础、Fairscale训练基础、 Accelerator训练基础、Deepspeed训练基础。第五阶段 大模型能力拓展(进阶)1、Langchain基础内容包括:Langchain开发环境搭建、链与LCEL基础、记忆模块基础、知识增强检索基础(RAG)、智能体代理基础(AGENT)。2、项目实战内容包括:(1)智能问答专家使用自己微调的大模型，叠加自己的知识库，开发一个专业问答专家。例如法律咨询、博物馆讲解员等。(2)报告生成能手使用自己微调的大模型，叠加自己的知识库与智能代理开发一个报告撰写能手。(3)数据智能治理专家利用大模型从海量的、杂乱的文本数据中提取需要的信息并结构化数据存储。(4)全流程内容制造者通过大模型Agent能力对网站进行的监视与内容获取，然后自动的对内容进行分析、摘要、重写，最后自动发布到指定平台。


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