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【項目介紹】
我們用AI 賦能，為 200 多個行業(yè)客戶提供AI 解決方案，并順利實現(xiàn)了商業(yè)化，積累了豐富的經(jīng)驗。AI技術快速發(fā)展，尤其是大模型的出現(xiàn)及火爆，導致了就業(yè)市場出現(xiàn)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(jīng)驗，結(jié)合當下不斷迭代的新AI技術，研發(fā)出適合當前就業(yè)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(fā)展的浪潮中。
【適合人群】
移動端開發(fā)，C++/Java有項目研發(fā)經(jīng)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(shù)學、電子信息等相關的專業(yè)，本科及碩士人群。
項目管理、產(chǎn)品經(jīng)理、或者細分行業(yè)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(yè)人士，想轉(zhuǎn)行進入AI人工智能領域?qū)ふ覚C會的人士（IT相關職位優(yōu)先）。
【項目優(yōu)勢】
為學員配套練習，配置大模型訓練微調(diào)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(zhàn)經(jīng)驗對于學員的問題解決能力和模型微調(diào)技巧至關重要；
緊跟行業(yè)趨勢，讓學員所學技能不過時，提升其在職場的技術優(yōu)勢,由資深大模型項目研發(fā)專家親自執(zhí)導，為您帶來成體系的微調(diào)技術課程。在這里，您將直接受益于業(yè)界權威的專業(yè)知識和實戰(zhàn)經(jīng)驗，深入掌握前沿的大模型微調(diào)策略。
我們的課程特別設計了一系列實操環(huán)節(jié)，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(tài)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(chǎn)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(jīng)驗和prompt微調(diào)經(jīng)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(chuàng)新思路來推動算法升級和業(yè)務發(fā)展。
【就業(yè)方向】
【實戰(zhàn)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(chǎn)品
中醫(yī)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(yī)生SAAS工具平臺
軌道交通缺陷檢測系統(tǒng)
【課程內(nèi)容】
第一階段：人工智能認知基礎
| 課程內(nèi)容 | 課程大綱 |
|---|---|
| 人工智能大模型技術的過去、現(xiàn)在與未來 | （1）人工智能的發(fā)展史（2）大模型的發(fā)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(yè)應用案例（2）企業(yè)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(fā)環(huán)境基礎
| 課程內(nèi)容 | 課程大綱 |
|---|---|
| 環(huán)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(fā)平臺基礎
| 課程內(nèi)容 | 課程大綱 |
|---|---|
| AI大模型應用開發(fā)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(chuàng)建聊天機器人（4）Dify創(chuàng)建知識庫（5）Dify創(chuàng)建Agent（6）Dify創(chuàng)建工作流 |
第四階段：大模型研發(fā)基礎
| 課程內(nèi)容 | 課程大綱 |
|---|---|
| IDE環(huán)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(shù)據(jù)科學計算庫實戰(zhàn) | （1）Pandas實戰(zhàn)（2）Numpy實戰(zhàn) |
| 人工智能開發(fā)框架基礎 | （1）Pytorch基礎 |
| 大語言模型結(jié)構(gòu)詳解 | （1）注意力機制（2）Transformer網(wǎng)絡結(jié)構(gòu) |
第五階段：大模型微調(diào)基礎
| 課程內(nèi)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(yōu)化基礎 | （1）內(nèi)存、顯存基本結(jié)構(gòu)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(yōu)化 |
| 模型微調(diào)基礎 | （1）大模型訓練流程（2）BitFit微調(diào)（3）Prompt-Tuning微調(diào)（4）P-Tuning微調(diào)（5）Prefix-Tuning微調(diào)（6）LORA微調(diào)（7）IA3微調(diào)（8）模型量化（9）QLora微調(diào)（10）對齊微調(diào)（RLHF\DPO）（11）實戰(zhàn)：微調(diào)llama3 |
| 模型推理優(yōu)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(nèi)容 | 課程大綱 |
|---|---|
| Langchain基礎 | （1）Langchain開發(fā)環(huán)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(zhàn)
| 課程內(nèi)容 | 課程大綱 |
|---|---|
| 智能問答專家 | 使用自己微調(diào)的大模型，疊加自己的知識庫，開發(fā)一個專業(yè)問答專家。例如法律咨詢、醫(yī)療咨詢等。 |
| 報告生成能手 | 使用自己微調(diào)的大模型，疊加自己的知識庫與智能代理，開發(fā)一個報告撰寫能手。 |
| 數(shù)據(jù)智能治理專家 | 利用大模型從海量的、雜亂的文本數(shù)據(jù)中提取需要的信息，并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。 |
| 全流程內(nèi)容制造者 | 通過大模型Agent能力對網(wǎng)站進行的監(jiān)視與內(nèi)容獲取，然后自動的對內(nèi)容進行分析、摘要、重寫，最后自動發(fā)布到指定平臺。 |
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環(huán)境 : 4.3師資 : 4.3教學 : 4.3