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上海AI大模型研發工程師實訓課程培訓班

【項目介紹】

我們用AI 賦能，為 200 多個行業客戶提供AI 解決方案，并順利實現了商業化，積累了豐富的經驗。AI技術快速發展，尤其是大模型的出現及火爆，導致了就業市場出現了相關人才的短缺，面對此類工作崗位人才的巨大缺口，我們運用自身6年的人工智能項目經驗，結合當下不斷迭代的新AI技術，研發出適合當前就業市場需求的AI大模型算法工程師課程，促使越來越多的有志之人投身于人工智能大發展的浪潮中。

【適合人群】

移動端開發，C++/Java有項目研發經驗，代碼能力強，學習后薪資漲幅較高。

計算機、人工智能、軟件工程、數學、電子信息等相關的專業，本科及碩士人群。

項目管理、產品經理、或者細分行業準備做智能化升級的負責人，希望提升自己的人士

其它行業人士，想轉行進入AI人工智能領域尋找機會的人士（IT相關職位優先）。

【項目優勢】

為學員配套練習，配置大模型訓練微調所需要的算力資源，實訓基本花巨資購買GPU卡和服務器，讓每一位同學都有至少一臺訓練設備；

線下學習通過實際項目實操，學員能夠直接面對真實場景中的問題，有助于理解理論知識在實際工作中的應用。這種實戰經驗對于學員的問題解決能力和模型微調技巧至關重要；

緊跟行業趨勢，讓學員所學技能不過時，提升其在職場的技術優勢,由資深大模型項目研發專家親自執導，為您帶來成體系的微調技術課程。在這里，您將直接受益于業界權威的專業知識和實戰經驗，深入掌握前沿的大模型微調策略。

我們的課程特別設計了一系列實操環節，確保學員不僅理論學習，更能親自動手實踐，深刻理解技術的來源與應用原理。通過這樣的深度體驗，學員將大幅提升技術的實際運用能力，增強自身競爭力。

【課程目的】

? 熟悉各類AI大語言模型和多模態大模型，能私有化部署；

? 熟練使用 LangChain等框架，對RAG，Agent有深入理解和思維鏈設計。；

? 負責相關產品的模型訓練和服務部署；

? 對主流的大模型（GPT、文心一言、百川、chatGLM、通義、LLaMA等）有較豐富的使用經驗和prompt微調經驗；

? 掌握大語言模型SFT/LoRA/RLHF等技術，提升特定任務的大模型能力；

? 熟練掌握主流深度學習框架pytorch，LLM訓練并行框架Deepspeed等多機多卡方案；

? 跟蹤大模型領域前沿技術，提出創新思路來推動算法升級和業務發展。

【就業方向】

【實戰項目演示】

運營商項目電力智能巡檢

非接觸式智能健康檢測產品

中醫AI智能舌診、目診 CBCT根骨分離三維切割

脊椎智能測量分析手腕和頸椎智能檢測骨齡

口腔正畸醫生SAAS工具平臺

軌道交通缺陷檢測系統

【課程內容】

第一階段：人工智能認知基礎

課程內容	課程大綱
人工智能大模型技術的過去、現在與未來	（1）人工智能的發展史（2）大模型的發展史（3）人工智能的基本原理
大模型實際應用案例介紹	（1）大模型企業應用案例（2）企業擁抱大模型的痛點與解決方案
體驗大模型	體驗大模型

第二階段：大模型開發環境基礎

課程內容	課程大綱
環境搭建與使用	（1）Linux命令基礎（2）Docker基礎（3）XShell操作（4）人工智能相關基礎庫介紹與安裝
開源大模型部署	（1）Ollama介紹與安裝（2）常見的開源大模型部署

第三階段：AI大模型應用開發平臺基礎

課程內容	課程大綱
AI大模型應用開發平臺基礎	（1）Dify平臺的介紹與安裝（2）Dify配置基礎大模型（3）Dify創建聊天機器人（4）Dify創建知識庫（5）Dify創建Agent（6）Dify創建工作流

第四階段：大模型研發基礎

課程內容	課程大綱
IDE環境搭建	（1）Vscode安裝與配置（2）Jupyter介紹
python編程復盤	（1）Python核心語法（2）Python文件操作（3）Python多進程與多線程
數據科學計算庫實戰	（1）Pandas實戰（2）Numpy實戰
人工智能開發框架基礎	（1）Pytorch基礎
大語言模型結構詳解	（1）注意力機制（2）Transformer網絡結構

第五階段：大模型微調基礎

課程內容	課程大綱
HuggingFace基礎	（1）Pipeline基礎（2）Transformers組件基礎（3）Tokenizer組件基礎（4）Datasets組件基礎（5）Evalaute組件基礎（6）Trainer組件基礎
顯存優化基礎	（1）內存、顯存基本結構與工作方式（2）模型顯存占有量計算（3）模型在顯存中的存儲優化
模型微調基礎	（1）大模型訓練流程（2）BitFit微調（3）Prompt-Tuning微調（4）P-Tuning微調（5）Prefix-Tuning微調（6）LORA微調（7）IA3微調（8）模型量化（9）QLora微調（10）對齊微調（RLHF\DPO）（11）實戰：微調llama3
模型推理優化基礎	（1）vLLM推理框架基礎（2）Llama.cpp基礎
多機多卡分布式訓練基礎	（1）并行基礎（2）Fairscale訓練基礎（3）Accelerator訓練基礎（4）Deepspeed訓練基礎

第六階段：大模型能力擴展

課程內容	課程大綱
Langchain基礎	（1）Langchain開發環境搭建（2）鏈與LCEL基礎（3）記憶模塊基礎（4）知識增強檢索基礎（RAG）（5）智能體代理基礎（AGENT）

第七階段：項目實戰

課程內容	課程大綱
智能問答專家	使用自己微調的大模型，疊加自己的知識庫，開發一個專業問答專家。例如法律咨詢、醫療咨詢等。
報告生成能手	使用自己微調的大模型，疊加自己的知識庫與智能代理，開發一個報告撰寫能手。
數據智能治理專家	利用大模型從海量的、雜亂的文本數據中提取需要的信息，并結構化數據存儲。
全流程內容制造者	通過大模型Agent能力對網站進行的監視與內容獲取，然后自動的對內容進行分析、摘要、重寫，最后自動發布到指定平臺。