AI大模型应用开发与模型训练：从入门到商业落地的完整路径

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为推动企业智能化转型的核心引擎。本课程系统化地覆盖了AI大模型在实际业务场景中的应用开发与模型训练全流程，专为希望快速掌握前沿AI技术的企业开发者、算法工程师及技术决策者设计。课程不仅讲解理论基础，更注重实战能力培养，帮助学员实现从“会用模型”到“能建系统”的跨越。

全面覆盖大模型核心技术栈，打造闭环知识体系

课程深入剖析当前最受关注的大模型关键技术，包括RAG（检索增强生成）架构原理与工程优化实践，解决大模型知识滞后和幻觉问题；详解向量数据库（如Pinecone、Milvus、Weaviate）的选型、部署与性能调优，支撑高效语义检索；并结合LangChain、AutoGen、CrewAI和LangGraph等主流框架，手把手构建多智能体协作系统（Multi-Agent System），实现复杂任务的自动化处理。

特别增加对提示词工程（Prompt Engineering）的深度解析，涵盖思维链（Chain-of-Thought）、自洽性校验、角色设定优化等高级技巧，并引入自动化提示优化工具（如DSPy、PromptSource），提升模型输出质量与稳定性。

聚焦模型训练与微调，掌握定制化AI能力构建方法

针对企业个性化需求，课程详细讲解Embedding模型的训练与评估流程，使用Sentence-Transformers等框架进行领域适配训练，显著提升语义匹配精度。同时涵盖LoRA、QLoRA、Prefix-Tuning等高效微调技术，在有限算力下完成大模型定制化训练，降低部署成本。

结合Hugging Face生态与开源模型（如Llama 3、Qwen、ChatGLM、Baichuan等），指导学员完成从数据准备、指令微调（Instruction Tuning）、人类反馈强化学习（RLHF）到模型量化压缩的完整训练链条，并提供真实行业案例（金融客服、医疗问答、法律文书生成）供参考实践。

一站式开发环境搭建与云原生部署实战

课程提供基于Docker + FastAPI + Vue的全栈开发模板，支持本地与云端协同开发。讲解如何利用GPU云服务器（阿里云、AWS、Lambda Labs）快速搭建AI开发环境，并集成ModelScope、百炼平台等国产化模型服务，满足合规与安全要求。

进一步拓展至生产级部署方案：通过vLLM、TGI（Text Generation Inference）实现高并发推理加速，结合Kubernetes进行弹性扩缩容，保障线上服务稳定可靠。同时介绍监控日志、AB测试、模型版本管理（MLflow）等MLOps关键组件，助力AI项目可持续迭代。

真实项目驱动教学，赋能行业智能升级

课程包含多个可落地的实战项目，例如：

• 智能企业知识库系统：基于RAG+向量数据库构建私域知识问答平台，支持PDF、Word、数据库文档自动解析与检索；
• 自动化办公助手：使用AutoGen构建多Agent团队，实现邮件撰写、会议纪要生成、跨系统数据同步；
• 垂直领域客服机器人：结合CrewAI与微调模型，打造具备专业术语理解能力的行业对话系统；
• 工作流编排引擎：利用LangGraph设计带状态记忆的复杂任务流程，应用于审批流、故障排查等场景。

所有项目代码均开源并持续更新，配套详尽文档与视频讲解，确保学员“学得会、用得上、改得了”。

适合人群与学习收获

本课程适合以下人员学习：

• AI工程师、后端开发、数据科学家：提升大模型工程化能力；
• 产品经理与技术管理者：理解AI项目实施路径与资源规划；
• 创业者与企业数字化负责人：探索AI驱动的商业模式创新。

完成课程后，学员将能够独立设计并交付完整的AI大模型应用系统，具备参与企业级AI项目研发、部署与运维的综合能力，抢占人工智能时代的技术高地。