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

AI大模型应用开发模型训练落地资源目录

 

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