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关于举办“AI大模型全栈工程师实战” 训练营的通知

关于举办“AI大模型全栈工程师实战” 训练营的通知

课程编号：64142   课程人气：6

课程价格：￥6800  课程时长：3天

行业类别：不限行业    专业类别：职业素养 

授课讲师：专家库

课程安排：

       2026.5.26 成都 2026.8.25 北京 2026.10.27 重庆



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
软件工程师和架构师、AI算法工程师、机器学习工程师、全栈开发者、后端工程师、云计算工程师、运维工程师、传统程序员（Java/C++）、数据分析师、BI工程师等。

【培训收益】
1.整体掌握大模型理论知识； 2.了解自注意力机制、Transformer模型、BERT模型； 3.掌握DeepSeek与ChatGPT等原理与实战； 4.了解LLM应用程序技术栈和提示词工程； 5.了解国产大模型ChatGLM原理及使用； 6.了解视觉大模型技术优势； 7.掌握语言理解与字幕生成及其应用； 8.掌握图像生成和应用实操； 9.了解应用场景与潜力分析； 10.了解大模型企业商用项目实战。

第一天
上午 第一节：
大模型理论知识 1.初探大模型：起源与发展
2.GPT模型家族：从始至今
3.大模型DeepSeek VS ChatGPT4的对比介绍
4.大模型实战-讲解大模型2种学习路线
5.大模型最核心的三项技术:模型、微调和开发框架
6.DeepSeek的MoE混合专家模型介绍
7.DeepSeek-R3后训练阶段与强化学习技术介绍
8.OpenAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎简介
9.最强Embedding大模text-Embedding
-ada模型介绍
10.全球开源大模型性能评估榜单
11.中文大模型生态介绍与GLM 130B模型介绍
12.DeepSeek模型介绍与部署门槛
13.DeepSeek开源生态:微调、多模态，WebUI等项目简介
第二节：DeepSeek
大模型API应用开发 1.DeepSeek-V3 大模型API
2.DeepSeek模型&价格
3.DeepSeek模型参数Temperature设置
4.DeepSeek模型Token用量计算
5.DeepSeek大模型多轮对话
6.DeepSeek大模型JSON Output
7.DeepSeek大模型Function Calling
8.DeepSeek大模型上下文硬盘缓存
9.聊天机器人初探（Chat Completion）
10.基于DeepSeek开发智能翻译助手
第一天
下午 第三节：
LLM模型的私有化部署与权限控制 1.各种模型文件介绍：.bin、GGUF、
.safetensors等格式区别
2.模型的推理、量化原理与实现流程
3.ModelScope与Hugging Face平台介绍及模型下载使用
4.大模型管理底座Ollama架构与运行机制
5.Ollama+LLaMA部署开源大模型的完整流程
6.Open WebUI前端功能介绍与模型调用演示
7.Open WebUI用户与访问权限控制配置方法
8.vLLM架构简介与Ollama的核心区别
9.vLLM在高并发与吞吐性能上的优化机制解析
10.vLLM+OpenAPI实战：部署并调用企业级大模型服务
第四节：Dify本地化构建智能客服工作流 1.智能体介绍与Dify基本原理
2.Dify安装与环境配置
3.Dify在智能应用中的角色与优势
4.智能体的组成：Prompt、数据源、模型、工具集成
5.Dify与LangChain、Flowise等工具的对比
6.实战体验：Dify实现数据爬取、清洗、保存
7.创建各种场景的智能：数据分析、代码编写、客服
8.Dify如何关联本地模型
9.Dify的API调用与微信连接实现
第二天
上午 第五节：
基于Deepseek和LangChain构建Agent 1.通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价 
2.LangChain ReAct框架 
3.LangChain中ReAct Agent的实现 
4.LangChain中的工具和工具包 
5.通过create_react_agent创建Agent 
6.深挖AgentExecutor的运行机制
7.Plan-and-Solve策略的提出 
8.LangChain中的Plan-and-Execute
Agent 
9.通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理 
10.为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具
第六节：Agent+MCP打造高级智能体 1.RAG、Agent与MCP的区别与联系
2.MCP与FunctionCall的关系
3.热门的MCP客户端工具有哪些
4.MCP服务接入原理讲解
5.自定义MCP Client开发--STDIO协议对接
6.LangGraph agent接入Github MCP服务
7.Langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
8.基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
第二天
下午 第七节：
基于DeepSeek
和LlamaIndex构建文档问答系统
1.LlamaIndex：选择与配置不同的语言模型与向量模型
2.LlamaIndex提示：定义与管理查询模板及上下文注入策略
3.LlamaIndex索引：构建文档索引、向量索引与树形索引
4.LlamaIndex存储：访问与持久化外部知识数据
5.LlamaIndex记忆：实现对多轮对话的上下文追踪与复用
6.LlamaIndex代理：整合外部工具与执行动态任务
7.实战演练：使用LlamaIndex构建企业文档问答系统
第八节：GitHub Copilot AI 辅助编程
1.GitHub Copilot的核心原理与工作机制
2.Copilot在主流IDE中的安装与配置
3.代码补全与建议：基础功能实战
4.Copilot Chat：自然语言交互式编程
5.代码解释与文档生成：效率提升技巧
6.单元测试与代码重构的Copilot辅助
7.Copilot的安全与隐私保护机制
8.企业级应用：Copilot for Business的管理与策略
9.Prompt Engineering：优化Copilot
建议的技巧
10.未来展望：AI辅助编程的趋势与挑战
第三天
上午 第九节：
AI赋能的 Python工程化与GitLab CI/CD实践 1.Python工程化基石：Pylint与代码质量门禁
2.GitLab CI/CD 核心原理与流水线构建
3.AI驱动的静态代码分析与Pylint优化
4.GitLab Runner配置与Python环境容器化
5.CI流程中的自动化测试与代码覆盖率
6.持续交付（CD）实战：Python应用的自动化部署
7.Cython基础：提升Python性能的编译原理
8.AI辅助的Cython封装与性能瓶颈分析
9.GitLab CI/CD集成Cython编译与构建优化
10.全流程可观测性：CI/CD与代码质量的度量
第十节：
从图片、视频到数字人，AI应用边界探索
1.用Stable Diffusion实现文生图（输入文字就能画图）
2.用Stable Diffusion实现图生图（上传图片自动变换风格）
3.提示词怎么写？掌握关键词技巧
4.玩转Lora微调，让图片拥有不同风格（动漫、国风、写实）
5.艺术字、证件照、logo、海报、详情图制作实操
6.AI辅助设计，快速搞定海报、Banner、广告图
7.认识HeyGen，AI数字人生成工具
8.用HeyGen生成数字人大纲、剧本、字幕、配乐
9.一键制作真人感十足的数字人视频
10.实现AI半无人直播、语音直播，应用到客服和营销
第三天
下午 第十一节：Deepseek多模态模型Janus的微调与模型对齐 1.多模态大模型的核心原理与应用场景
2.报销凭证（发票、单据）的结构化特征与难点
3.数据准备：票据样本、文字识别与表格标注
4.如何科学构建训练数据（基础与专业数据混合训练）
5.微调常见方式介绍：微调、偏好对齐、蒸馏、奖励模型
6.OCR微调：关键字段识别（抬头、金额、日期、税号）
7.版式与图像理解：复杂票据结构解析
8.多模态信息对齐：文本、图像与语音的融合
9.参数高效微调方法（LoRA/Adapter）实战
10.案例演示：凭证识别与结构化信息提取
11.业务落地：从票据识别到自动化报销流程
第十二节：MLflow在大模型微调中的应用 1.MLflow架构与LLM MLOps生命周期
2.MLflow Tracking实战：微调过程可视化
3.微调指标与结果的高效对比分析
4.MLflow与主流微调框架的集成
5.大模型微调后的模型打包与存储
6.模型注册表（Model Registry）与版本管理
7.LLM 评估：自动化与人工反馈
8.Prompt Engineering与提示词版本控制
9.LLM可观察性（Observability）与
Tracing
10.微调模型的部署与服务化 

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