课程简介：从入门到精通，打造工业级AI大模型系统实战能力

在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动行业变革的核心引擎。无论是科技巨头还是初创企业，都在加速布局大模型技术栈。然而，真正掌握大模型系统从原理到落地的全链路能力，仍是稀缺技能。本课程《AI大模型系统实战（完结）》专为希望深入理解并参与大模型系统研发的工程师、架构师及技术管理者设计，系统性覆盖从基础认知到工业级实战的完整路径。

热身篇与架构基础篇：构建坚实的知识底座

本部分不仅带你回顾AI系统的发展历程，更聚焦于当下最实用的开源生态。你将学习如何基于主流开源框架（如Hugging Face Transformers、vLLM、DeepSpeed、Llama.cpp等）快速搭建属于自己的大模型推理与微调底座。课程还将解析AI系统中的经典范式——从早期的规则系统、统计模型，到如今的端到端大模型架构，帮助你理解它们之间的演进逻辑与技术关联。无论你是刚接触AI的新手，还是已有经验的开发者，都能在此夯实基础，明确后续学习方向。

技术原理篇：深入大模型核心技术脉络

从Transformer架构的诞生，到GPT-1、GPT-2、GPT-3的技术跃迁，再到如今的LLaMA、Qwen、ChatGLM等开源模型的演进，本篇将系统梳理大语言模型（LLM）的关键技术突破。你将深入理解预训练、指令微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）、上下文学习（In-Context Learning）、思维链（Chain-of-Thought）等核心机制的原理与实现。课程内容紧跟2024–2025年最新研究趋势，涵盖MoE（Mixture of Experts）、长上下文扩展、多模态融合等前沿方向，助你真正“看懂”论文、理解代码、把握技术演进节奏。

架构实战篇：打造工业级大模型系统

理论之外，落地为王。本篇聚焦真实工业场景中的挑战：如何高效部署千亿参数模型？如何实现低延迟、高吞吐的推理服务？如何设计支持动态批处理、连续批处理（Continuous Batching）、张量并行与流水线并行的推理引擎？课程将结合vLLM、TGI（Text Generation Inference）、Ray Serve等主流工程方案，手把手教你构建可扩展、高可用的大模型服务系统。同时，还将探讨模型量化（如GGUF、AWQ）、缓存优化（KV Cache）、推理加速（FlashAttention）等关键技术，并分析当前系统在成本、延迟、稳定性等方面仍面临的瓶颈与解决方案。

前沿拓展篇：洞察产业趋势，规划职业未来

大模型不仅是技术革命，更是产业重构的起点。本篇将带你了解全球大模型产业格局：国内外头部企业（如OpenAI、Meta、阿里、百度、字节等）的技术路线与商业化策略；开源与闭源模型的博弈；AI Agent、RAG（检索增强生成）、模型即服务（MaaS）等新兴范式的落地实践。课程还将分享一线大厂对AI系统人才的核心考察维度——不仅要求扎实的算法与工程能力，更看重系统思维、问题拆解与跨团队协作能力。无论你是希望加入顶尖AI团队，还是计划创业或转型，本部分都将为你提供清晰的职业发展地图。

学完你能获得什么？

完成本课程后，你将具备以下能力：
? 独立搭建和优化大模型推理与微调环境
? 深入理解主流大模型架构与训练/推理机制
? 设计并实现高并发、低延迟的工业级大模型服务系统
? 跟踪并评估大模型领域最新技术进展
? 在AI系统研发岗位中具备显著竞争优势

无论你是算法工程师、后端开发者、系统架构师，还是技术管理者，这门课程都将助你从“会用模型”进阶到“能造系统”，真正成为AI大模型时代的稀缺技术人才。