马士兵 | AI大模型全链路实战：从入门到精通，打造你的AI工程师之路

在人工智能技术迅猛发展的今天，掌握大模型核心技术已成为程序员、数据科学家乃至内容创作者的核心竞争力。本套由**马士兵教育**重磅推出的《AI大模型全链路实战》课程，专为希望系统学习并深入应用AI大模型的开发者设计，涵盖从理论基础、提示词工程、嵌入模型、国产与国际主流大模型实战，到私有化部署和项目开发的完整技术链条。

课程总容量高达27.06GB，包含高清录播视频、可运行代码、PPT课件、思维导图、Jupyter Notebook实战案例等丰富资料，真正实现“学得懂、练得会、用得上”，是目前市面上少有的覆盖AI大模型全流程的中文实战课程体系之一。

为什么选择这套课程？——全面性 + 实战性 + 前沿性

不同于市面上碎片化的AI教程，本课程以“全链路打通”为核心理念，帮助你构建完整的AI知识体系：

• 零基础友好：即使你是刚接触AI的小白，也能通过课程中的预热章节快速上手Python、Anaconda、Jupyter Notebook等工具；
• 深度原理剖析：深入讲解Transformer、BERT、GPT系列、LLaMA、ChatGLM等核心架构，不只教你“怎么做”，更讲清“为什么”；
• 工程实践导向：每节课都配有真实项目案例，如抖音热榜爬虫、爆款文案生成、智能翻译系统、问答机器人等，边学边练；
• 紧跟行业趋势：涵盖RAG、LangChain、LoRA微调、向量数据库、提示词工程（Prompt Engineering）、思维树（ToT）、Self-Consistency等前沿技术；
• 支持国产生态：详细解析智谱AI的GLM-4大模型，并结合魔搭社区（ModelScope）进行Embedding调用与工具扩展，助力国产AI落地。

课程内容结构详解：六大模块层层递进

模块一：大模型理论基石 —— 打牢根基，理解本质

课程从NLP发展史切入，系统讲解自然语言处理的基础概念，逐步过渡到现代大模型的核心技术：

• Transformer 模型详解（Encoder/Decoder、Attention机制、位置编码）
• BERT 与 GPT 系列模型对比分析
• 数学基础强化：线性代数、概率统计、梯度下降、凸优化等（配套《程序员的数学》专题）

模块二：提示词工程（Prompt Engineering）深度实战

这是当前最实用、最具性价比的AI技能之一。课程不仅教授基本技巧，还引入多种高级方法：

• 结构化提示词四大要素
• 零样本（Zero-Shot）与少样本（Few-Shot）思维链（Chain-of-Thought）
• 思维树（Tree of Thoughts, ToT）策略提升推理能力
• 角色扮演、费曼学习法、番茄工作法等心理学融合提示设计
• 使用 OpenRouter 对比 Kimi、GPT-4、Gemini、文心一言等多模型输出效果
• 实战案例：自动生成小红书种草笔记、公众号爆款标题、本科论文框架、微头条短篇小说等

模块三：LangChain & Embedding 技术实战

掌握如何将大模型接入真实业务场景：

• OpenAI Embedding 原理与相似性搜索实现
• T-SNE 可视化高维语义空间
• LangChain 中的 LCEL（LangChain Expression Language）语法
• 构建基于文档的智能问答系统（RAG 架构雏形）
• 使用 Gradio 快速搭建交互式 UI 界面

模块四：主流大模型源码级解析

深入底层，带你读懂大模型“黑盒”背后的逻辑：

• LLaMA 深度解析：RoPE旋转位置编码、RMSNorm归一化、SwiGLU激活函数、KV Cache加速推理、MQA/GQA注意力优化
• ChatGLM 实战：GLM-4调用方式、自定义Tools、数据库集成、长Chain执行SQL查询
• 提供完整代码实现：包括模型加载、Tokenizer处理、推理预测全过程

模块五：AI项目实战 —— 从0到1开发智能应用

真实企业级项目驱动学习：

• 智能书籍翻译系统：PDF解析 → 调用大模型翻译 → 写入Markdown/PDF表格，全流程自动化
• 销售客服AI机器人：基于向量数据库 + LangChain 构建检索增强生成系统
• DALL·E 3 图像生成实战：掌握结构化提示词控制画风、视角、细节，打造专属绘图GPTs
• 支持局部重绘、人物一致性（gen_id）、逆向提示词生成等高级功能

模块六：大模型部署与硬件选型

解决“跑不动”的痛点，教你如何在本地或云端运行大模型：

• GPU选型指南（CUDA核心 vs Tensor核心）
• 显存计算：7B、13B、70B模型推理与微调所需资源估算
• 云服务器租用与VSCode远程连接实战
• 半精度训练（FP16）、梯度检查点（Gradient Checkpointing）降低内存占用
• 私有化部署流程：模型下载、加载、接口封装、对外服务发布

适合人群

Python初学者想转型AI方向
数据分析师希望提升自动化能力
内容创作者寻求高效生产工具（小红书/抖音/公众号）
开发者想掌握LangChain、RAG、Agent等热门架构
企业IT人员需要私有化部署大模型
学生与科研人员用于论文辅助写作与实验设计

你能收获什么？

• 一套完整的AI大模型知识体系
• 数十个可复用的Jupyter Notebook代码模板
• 多个可写进简历的实战项目经验
• 提示词工程专家级思维方法论
• 独立开发AI应用的能力