上海AI大模型研发工程师实训课程培训班

【项目介绍】

我们用AI 赋能，为 200 多个行业客户提供AI 解决方案，并顺利实现了商业化，积累了丰富的经验。AI技术快速发展，尤其是大模型的出现及火爆，导致了就业市场出现了相关人才的短缺，面对此类工作岗位人才的巨大缺口，我们运用自身6年的人工智能项目经验，结合当下不断迭代的新AI技术，研发出适合当前就业市场需求的AI大模型算法工程师课程，促使越来越多的有志之人投身于人工智能大发展的浪潮中。

【适合人群】

移动端开发，C++/Java有项目研发经验，代码能力强，学习后薪资涨幅较高。

计算机、人工智能、软件工程、数学、电子信息等相关的专业，本科及硕士人群。

项目管理、产品经理、或者细分行业准备做智能化升级的负责人，希望提升自己的人士

其它行业人士，想转行进入AI人工智能领域寻找机会的人士（IT相关职位优先）。

【项目优势】

为学员配套练习，配置大模型训练微调所需要的算力资源，实训基本花巨资购买GPU卡和服务器，让每一位同学都有至少一台训练设备；

线下学习通过实际项目实操，学员能够直接面对真实场景中的问题，有助于理解理论知识在实际工作中的应用。这种实战经验对于学员的问题解决能力和模型微调技巧至关重要；

紧跟行业趋势，让学员所学技能不过时，提升其在职场的技术优势,由资深大模型项目研发专家亲自执导，为您带来成体系的微调技术课程。在这里，您将直接受益于业界权威的专业知识和实战经验，深入掌握前沿的大模型微调策略。

我们的课程特别设计了一系列实操环节，确保学员不仅理论学习，更能亲自动手实践，深刻理解技术的来源与应用原理。通过这样的深度体验，学员将大幅提升技术的实际运用能力，增强自身竞争力。

【课程目的】

✔ 熟悉各类AI大语言模型和多模态大模型，能私有化部署；

✔ 熟练使用 LangChain等框架，对RAG，Agent有深入理解和思维链设计。；

✔ 负责相关产品的模型训练和服务部署；

✔ 对主流的大模型（GPT、文心一言、百川、chatGLM、通义、LLaMA等）有较丰富的使用经验和prompt微调经验；

✔ 掌握大语言模型SFT/LoRA/RLHF等技术，提升特定任务的大模型能力；

✔ 熟练掌握主流深度学习框架pytorch，LLM训练并行框架Deepspeed等多机多卡方案；

✔ 跟踪大模型领域前沿技术，提出创新思路来推动算法升级和业务发展。  

【就业方向】

【实战项目演示】

运营商项目         电力智能巡检

非接触式智能健康检测产品

中医AI智能舌诊、目诊              CBCT根骨分离三维切割

脊椎智能测量分析         手腕和颈椎智能检测骨龄

口腔正畸医生SAAS工具平台

轨道交通缺陷检测系统

【课程内容】

第一阶段：人工智能认知基础

课程内容	课程大纲
人工智能大模型技术的过去、现在与未来	（1）人工智能的发展史（2）大模型的发展史（3）人工智能的基本原理
大模型实际应用案例介绍	（1）大模型企业应用案例（2）企业拥抱大模型的痛点与解决方案
体验大模型	体验大模型

第二阶段：大模型开发环境基础

课程内容	课程大纲
环境搭建与使用	（1）Linux命令基础（2）Docker基础（3）XShell操作（4）人工智能相关基础库介绍与安装
开源大模型部署	（1）Ollama介绍与安装（2）常见的开源大模型部署

第三阶段：AI大模型应用开发平台基础

课程内容	课程大纲
AI大模型应用开发平台基础	（1）Dify平台的介绍与安装（2）Dify配置基础大模型（3）Dify创建聊天机器人（4）Dify创建知识库（5）Dify创建Agent（6）Dify创建工作流

第四阶段：大模型研发基础

课程内容	课程大纲
IDE环境搭建	（1）Vscode安装与配置（2）Jupyter介绍
python编程复盘	（1）Python核心语法（2）Python文件操作（3）Python多进程与多线程
数据科学计算库实战	（1）Pandas实战（2）Numpy实战
人工智能开发框架基础	（1）Pytorch基础
大语言模型结构详解	（1）注意力机制（2）Transformer网络结构

第五阶段：大模型微调基础

课程内容	课程大纲
HuggingFace基础	（1）Pipeline基础（2）Transformers组件基础（3）Tokenizer组件基础（4）Datasets组件基础（5）Evalaute组件基础（6）Trainer组件基础
显存优化基础	（1）内存、显存基本结构与工作方式（2）模型显存占有量计算（3）模型在显存中的存储优化
模型微调基础	（1）大模型训练流程（2）BitFit微调（3）Prompt-Tuning微调（4）P-Tuning微调（5）Prefix-Tuning微调（6）LORA微调（7）IA3微调（8）模型量化（9）QLora微调（10）对齐微调（RLHF\DPO）（11）实战：微调llama3
模型推理优化基础	（1）vLLM推理框架基础（2）Llama.cpp基础
多机多卡分布式训练基础	（1）并行基础（2）Fairscale训练基础（3）Accelerator训练基础（4）Deepspeed训练基础

第六阶段：大模型能力扩展

课程内容	课程大纲
Langchain基础	（1）Langchain开发环境搭建（2）链与LCEL基础（3）记忆模块基础（4）知识增强检索基础（RAG）（5）智能体代理基础（AGENT）

第七阶段：项目实战

课程内容	课程大纲
智能问答专家	使用自己微调的大模型，叠加自己的知识库，开发一个专业问答专家。例如法律咨询、医疗咨询等。
报告生成能手	使用自己微调的大模型，叠加自己的知识库与智能代理，开发一个报告撰写能手。
数据智能治理专家	利用大模型从海量的、杂乱的文本数据中提取需要的信息，并结构化数据存储。
全流程内容制造者	通过大模型Agent能力对网站进行的监视与内容获取，然后自动的对内容进行分析、摘要、重写，最后自动发布到指定平台。