《AI大模型应用开发模型训练落地实战课程》免费网盘资源下载

AI大模型应用开发模型训练落地资源介绍

“AI大模型应用开发模型训练落地”是一套全面覆盖大模型技术栈的实战课程，从基础理论到企业级应用，系统性地讲解了人工智能大模型开发的核心技术与落地方法。本资源集合了 大模型进化路径、缩放定律、微调技术、RAG架构、Embedding训练与评估、Rerank技术 等关键内容，结合视频讲解与配套资料，为学习者提供从入门到精通的完整路径。适合：

• 🎓 AI工程师与算法研究员 —— 深入掌握大模型微调与部署技术
• 📊 数据科学家 —— 系统学习RAG架构与Embedding模型优化
• 💼 企业技术团队 —— 实现大模型技术在实际业务中的高效落地
• 🚀 技术决策者与产品经理 —— 理解AI技术发展趋势与实现路径

无论是希望系统入门大模型技术，还是寻求在企业环境中实现AI应用落地的开发者，这套高质量实战资源都能提供扎实的理论基础与丰富的实操指导。

AI大模型应用开发模型训练落地资源截图展示

AI大模型应用开发模型训练落地资源分类与亮点解析

1. 人工智能基础与理论框架
   课程从人工智能的迭代路径与大模型进化树入手，系统介绍技术分类与理论基础，帮助学习者建立完整的认知框架。重点包括：
2. 柏拉图表征假说与Scaling Law —— 深入理解大模型缩放规律与性能扩展理论
3. KM缩放定律解析 —— 掌握模型规模与计算资源之间的优化关系
4. 开发环境与微调实战
   提供从环境搭建到模型微调的全流程实战指导，涵盖：
5. Python、Conda、VSCode环境配置 —— 快速搭建高效开发环境
6. Llama-Factory微调实战 —— 掌握SFT继续预训练、偏好优化等关键技术
7. LoRA与QLoRA微调技术 —— 实现参数高效微调，显著降低计算成本
8. 模型评估与部署 —— 学习批量推理、Benchmark自动评估、模型合并导出与量化部署
9. RAG技术体系与企业级应用
   课程深入讲解RAG（检索增强生成）技术的原理与实践，覆盖从基础到高级的完整技术栈：
10. RAGFlow项目实操 —— 快速上手企业级RAG应用开发
11. NaiveRAG与LangChain实战 —— 掌握基础检索增强生成实现方法
12. 高级RAG架构 —— 层次索引、句子窗口、子查询、HyDE等关键技术解析
13. 模块化RAG设计 —— 顺序模式、条件模式、分支模式、迭代递归检索等企业级架构方案
14. Embedding模型与Rerank技术
    本部分重点讲解Embedding模型的原理、训练与评估方法，以及Rerank技术的实战应用：
15. Embedding原理深入 —— 从Word2Vec、CBOW到现代Embedding技术演进
16. Embedding模型训练与微调 —— 基于LlamaIndex实现定制化Embedding模型
17. Embedding评估体系 —— MRR评测、MTEB评测等权威评估方法
18. Rerank技术解析 —— 交叉编码与双编码原理及实战应用

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