大模型工程化落地实战：从微调优化到产品级应用

本课程直击大模型学习中最棘手的“最后一公里”问题，即如何将通用的预训练模型转化为解决实际业务问题的专属工具。很多学习者卡在原理认知与工程落地之间，不懂如何针对特定行业数据调整模型，也不清楚推理时如何平衡速度与成本。本课程不贩卖焦虑，不讲泛泛而谈的概念，而是直接切入大语言模型的训练构建、基于垂直数据的微调策略，以及产品级 LLM 推理优化的核心方法论，旨在填补你从算法理论到工程实战的能力缺口。

课程适合有 Python 基础、熟悉深度学习基本流程的开发者，无论是想转岗去 AI 工程岗，还是负责现有大模型应用的优化，都能找到对应的技术支撑。建议优先学习“基于垂直数据大模型微调”章节，这是当前企业应用大模型的高频场景；紧接着攻克“产品级 LLM 推理优化”，掌握延迟压缩与显存优化的实操技巧。若时间紧迫，可直接跳过冗长的原理介绍，直奔代码实战环节，通过复现案例快速建立手感。

学完这门课，你应能独立设计并跑通一个垂直领域的大模型微调流程，能够根据业务需求调整超参数、处理私有数据并评估效果；同时能独立对部署好的大模型进行推理加速优化，通过量化、算子融合等手段显著降低响应延迟并提升吞吐量。资料包中的代码与文档并非摆设，务必边看视频边对照代码运行，亲手修改参数、复现微调脚本、执行推理压力测试，只有跑通全流程并解决报错，才算真正掌握了大模型工程化的核心技能，而非仅仅记住了几个名词。

丁师兄大模型训练营2025年|口碑超强

大模型技术深度解析

编辑点评

深入浅出讲解大模型原理与优化，实战案例丰富，适合AI领域初学者及进阶者。

⭐ 编辑推荐

丁师兄大模型训练营2025年，口碑超强，带你探索大模型技术的深度与广度。

课程亮点

• 大模型原理深入解析

• 实战案例丰富

• 适合AI领域学习

课程目录

📁 阶段9：产品级LLM推理优化方法论
    学习资料.doc  [18.0 KB]
📁 阶段7：大语言模型的训练和构建
    📁 视频
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    本阶段作业和考试【公众号：CunWorkNotes】.docx  [13.7 KB]
    资料.docx  [12.6 KB]
📁 阶段6：基于垂直数据大模型微调
    📁 代码
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    1.距离精讲 2024-02-01 22_33 【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [141.9 MB]
    大模型训练营1.大模型综述 2024-02-01 08_42.mp4  [136.2 MB]
    大模型训练营8：大模型技术一览，一些细节 2024-01-30 22_46【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [358.5 MB]
    大模型训练营3：项目实战：文旅对话大模型实战（模型参数微调.mp4  [202.6 MB]
    2.向量数据库基础 2024-02-01 23_31.mp4  [172.6 MB]
    预习资料1：Attention模型.mp4  [345.3 MB]
    大模型训练营2.大数据和大模型，常见分词方法 【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [198.0 MB]
    大模型训练营5：lora和langchain 2024-01-31 22_48【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [248.3 MB]
    大模型训练营4：prefixtuning和adapter【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [260.5 MB]
    大模型训练营6：模型并行 2024-01-31 22_01.mp4  [221.3 MB]
    大模型训练营7：GPU的计算原理 2024-01-31 12_46.mp4  [51.2 MB]
    大模型训练营9：大模型面试题 2024-01-30 08_48【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [186.5 MB]
    预习资料：Transformer和bert 2024-02-02 08_56.mp4  [241.7 MB]
📁 18-LLM-模型
    📁 大模型（LLMs）langchain面
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 31-LLM-Interview-Plus
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)面
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面【公众号：CunWorkNotes】.pdf  [2.3 MB]
    大模型（LLMs）agent 面.pdf  [1.1 MB]
    大模型（LLMs）评测面【公众号：CunWorkNotes】.pdf  [192.6 KB]
    大模型（LLMs）微调面【公众号：CunWorkNotes】.pdf  [2.6 MB]
    大模型（LLMs）幻觉面【公众号：CunWorkNotes】.pdf  [742.7 KB]
    …（已达 35 条上限，后续省略）
…（已达 35 条上限，后续省略）