这门课的标题里带「全栈」，但它真正想解决的并不是让你从零训练一个大模型。如果你的现状是：会写业务代码，但一遇到「把模型接进系统」就心虚；能调通一次 API，却说不清线上怎么扛住并发、怎么控制成本、怎么让回答不胡说——那这门课对应的正是这块缺口。反过来，如果你的目标是自己预训练、调参、发论文，这里的重心不在这，别指望用它补算法理论。
它假设你已经会什么，又打算补什么
课程面向的是已有工程经验的人：前端、后端、数据、算法、产品都能进，但前提是你能独立写完一个带数据库和接口的项目。它要补的是大模型落地这一段：模型能力怎么被组织成可用的服务。
具体缺口大致是三层。第一层是「会用」：提示词怎么写才稳定、上下文怎么组织、结构化输出怎么约束。第二层是「会接」：RAG 的检索与重排、Agent 的工具调用与任务拆解、多轮状态怎么存。第三层是「会交付」：微服务拆分、私有化部署、限流与降级、Token 成本核算。这三层缺哪一层，学的时候感受会完全不同——只缺第三层的人，前面可以快进；只会调 API 的人，第三层往往是最容易翻车的地方。
几条主线，以及它们各自卡人的点
- API 驱动的全栈实现：课程的立场是「仅靠 API 就能做出企业级项目」。这意味着重点在编排而非训练。卡人的地方通常不是调用本身，而是失败重试、超时、流式返回在前端的拼接。
- RAG：文档切分粒度、向量库选型、召回后要不要重排、答案里怎么带引用。demo 阶段都顺，一旦文档来源变杂、更新变频繁，效果就掉。
- Agent：工具定义、调用循环的终止条件、错误如何回灌给模型。这里最容易写出「能跑但不可控」的东西。
- 微服务与私有化部署：模型服务怎么和业务服务解耦、显存和并发怎么权衡、内网环境怎么装依赖。这一块是从「能演示」到「能上线」的分水岭。
怎么用这套材料
建议不要顺着看。先挑一个自己手上真实存在的小需求——比如给内部文档做个问答，或者把某个重复流程做成 Agent——然后带着这个需求去对应章节找方法。课程里有代码和 Demo 演示，光看会高估自己，动手跑一遍才知道哪一步的报错你根本看不懂。
每学完一块，回头问自己两个问题：这块东西去掉，项目还能不能转？如果换成另一种模型或另一种向量库，我需要改多少？能答上来，说明你掌握了抽象层；答不上来，说明只是跟着敲了一遍。
看完应该能回答的问题
- 一个 RAG 系统召回不准，你会按什么顺序排查？
- Agent 陷入循环调用工具，你怎么设计终止和兜底？
- 模型服务要私有化部署，业务侧的接口该怎么设计才不绑死具体模型？
- 同样的功能，Token 成本差三倍，差异可能出在哪些环节？
- 从 Demo 到上线，你会优先补哪三件事？
这些问题答不上来，就说明对应的章节还没真正学进去。带着它们去学，比从头到尾刷一遍有用。
图灵全“薪”AI大模型全栈工程师2026
课程详情
课程标题：图灵全“薪”AI大模型全栈工程师2026
AI全栈工程师，掌握从AlphaGo到AI大模型的全部技能，通过编写代码、展示Demo学习AI实战，实现职业转型。
适合人群
- IT从业者/转行人士
- 前端/后端工程师
- 数据科学家/算法工程师
- 产品经理/项目经理
学习收获
- 掌握AI全栈技能，包括RAG、Agent、微服务、私有化部署等
- 通过API调用实现企业级项目全栈
- 了解AI行业最新动态，掌握AI大模型技术
- 具备独立开发AI项目的能力
课程亮点
- 2026年AI职业趋势，仅API即可实现企业级项目全栈
- 掌握AI全栈技能，实现职业转型
- 学习AI实战，实现职业发展
- 课程内容全面，涵盖AI全栈知识体系
- 实战项目驱动，提升实际操作能力
课程定位
2026年AI职业趋势，仅API即可实现企业级项目全栈，掌握AI全栈技能，实现职业转型。
课程内容概览
- AI全栈工程师必备技能
- AI大模型技术解析
- AI项目实战
- AI行业发展趋势
课程特色
- 实战性强，项目驱动
- 全面系统，覆盖AI全栈知识体系
- 专家授课，实战经验丰富
- 社群互动，共同学习进步
课程目录
0、资料以及文档
正课 资料.txt
图灵2026大模型3期
AI大模型基础2603期
1-AI大模型基础认知、开班典礼-2026-1-12-楼兰，小美
2-优秀提示词设计技巧-2026-1-14-楼兰
3-大模型底层运行机制-2026-1-16-楼兰
4-大模型底层运行机制-2-2026-1-19-楼兰
5-深度解析Transformer-2026-1-23-楼兰
6-搭建本地大模型服务体系-2026-1-28-楼兰
MySQL安装
开发环境安装
Agent智能体开发2603期
1-FastAPI-2026-3-20-初见
2-FastAPI VUE实现前后端分离项目-2026-3-23-初见
3-llamaindex初始-2026-3-26-初见
4-llama index-2-2026-3-27-初见
5-llamaindex3-2026-3-30-初见
6-llamaindex4-2026-4-1-初见
7-Agent详解-2026-4-3-初见
8-Agent详解2-2026-4-6-初见
9-Agent智能体3-2026-4-8-初见
10-Agent智能体4-2026-4-10-初见
11-LangGraph-1-2026-4-13-初见
12-Langgraph-2-2026-4-15-初见
13-langgraph-3-2026-4-17-初见
14.langgraph-2026-4-20-初见
15.langgraph-5-2026-04-22-初见
16.langgraph-6-2026-04-24-初见
17.MCP-2026-04-27-初见
skills详解
初识OpenCode AIcoding工具
RAG应用开发2603期
1-RAG基础-2026-1-30-柏汌
2-RAG基础-2-2026-2-2-柏汌
3-LangChain框架-2026-2-6-柏汌
4-LangChain框架-2-2026-2-9-柏汌
5-LangChain框架-3-2026-2-11-柏汌
6-RAG进阶-2026-2-25-柏汌
7-RAG进阶-2-2026-2-27-柏汌
8-Advanced RAG-2-2026-3-2-柏汌
9-Advanced RAG-3-2026-3-6-柏汌
10-KNOWLEDGE GRAPH FOR RAG-2026-3-9-柏汌
11-RAG评估和应用平台-2026-3-11-柏汌
12-RAG评估和应用平台-2-2026-3-13-柏汌
13-实战项目：智能文档检索助手-2026-3-16-柏汌
14-实战项目：智能文档检索助手-2-2026-3-18-柏汌
私有化微调2603期
1-⼤模型微调课程介绍和环境搭建-2026-5-6-陈钢.mp4
1.1 课外分享1- pytorch 魔法练习第 1 天 ：不想学数学-2026-5-8-陈钢.jm
2-⼤模型微调过程概览-2026-5-8-陈钢.mp4
3-大模型微调PEFT-2026-5-11-陈钢.jm
4-大模型微调量化-2026-5-13-陈钢.jm
4.1 课外分享2-pytorch 魔法练习生第 2 天 ：单层神经网络-2026-5-13-陈钢.jm
5.1 课外分享3-pytorch 魔法练习生第 3 天-2026-5-18-陈钢.jm
5.多模态⼤模型（上）基于 CNN 的模型-2026-05-15-陈钢.mp4
6-多模态⼤模型（下）基于 Transformers 的模型-2026-5-18-陈钢.mp4
7-⼤模型微调 最佳实践 -2026-5-20-陈钢.mp4
8-实战项⽬之⽇志报警平台（上）-2026-5-22-陈钢.mp4
8.1-课后分享4-pytorch 魔法练习生第 4 天 ：多层神经网络（下）-2026-5-22-陈钢.jm
9-实战项⽬之⽇志报警平台（下）-2026-5-25-陈钢.mp4
10-实战项⽬之个⼈健康助理（上）-2026-5-27-陈钢.mp4
10.1-课后分享5-pytorch 魔法练习生第 5 天 ：深层神经网络-2026-5-27-陈钢.jm
11 实战项⽬之个⼈健康助理（下）-2026-5-29-陈钢.mp4
12 实战项⽬之企业知识库项⽬（上）-2026-6-1-程建章.mp4
13 实战项⽬之企业知识库项⽬（下）-2026-6-3-程建章.mp4
14 实战项⽬之销冠智能体项⽬（上）-2026-6-5-程建章.mp4
图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师
0、资料以及文档
资料包合集.zip
6、面试专栏
1_Transformer1整体介绍
2_Transformer2词表
3_Transformer3掩码
4_Transformer4多头注意力
5_Transformer5前馈网络
6_Transformer6位置编码
7_Transformer7encoder部分
8_Transformer8decoder部分
9_PEFT是什么
10_Reward Hacking问题如何解决？
11_残差网络有什么作用
12_动态批处理如何提升推理吞吐量？
13_剪枝和蒸馏
14_解释大模型训练中的“缩放定律”
15_LoRI技术详解
16_正则化约束
17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉
18_什么是稀疏微调
19_什么是LoRA
20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题？
21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量？
22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”（Dark Knowledge）的提取技巧
23_量化和二值化
24_损失函数和反向传播
25_神经网络简介
26_卷积运算公式
27_卷积神经网络原理
28_计算机怎么识别图片
29_激活函数
30_梯度和前向传播
31_旋转位置编码
32_位置编码
33_什么是MoE
34_什么是flashattention
35_常见的位置编码有哪些
36_残差网络有什么作用
37_KVcache是干什么的
38_encoder-only模型是什么
39_deepseek的MLA技术
40_decoder-only模型是什么
41_clip是什么
42_bert和Transformer的有什么区别
43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法
44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因
45_针对性优化RAG延迟的三个环节
46_长上下文窗口的技术实现难点
47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量？
48_在 RAG 系统中，知识检索和生成式模型分别扮演什么角色，两者如何协同工作？
49_与纯生成式模型（如GPT）相比，RAG如何解决“幻觉”问题？
50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案
51_文本分块（Chunking）有哪些常见策略？
52_如何设计一个高质量的检索语料库？
53_如何将RAG与微调（Fine-tuning）结合？
54_如何处理上下文溢出的问题
55_如何避免 RAG 生成无关内容
56_归一化在rag中的作用
57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型
58_多轮对话的优化方式
59_当用户查询与文档库差异较大时（如：口语化表达），如何提升检索的鲁棒性？
60_rag在检索中的问题
61_rag稀疏检索和稠密检索
62_rag是什么 整体流程是怎么样的
63_rag生成答案和检索不一致可能的原因
64_RAG检索的方式和技术有哪些？
65_rag分块策略详解
66_RAG的延迟主要来自哪几个环节？ 如何针对性优化？
67_通过“let’s think step by step”提示词触发的思维链模式，与推理模型
68_什么是模型的幻觉 该怎么解决
69_什么是过拟合 该怎么解决
70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期？
71_描述Agent应用场景并详细说明
72_ReAct 框架是什么？
73_MCP和function call的异同
74_Few-Shot提示构建的关键技巧？
75_agent和workflow
76_Agent的自我反思机制设计
图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png
第一期
1、AI大模型基础篇（第一期）(1)
AI大模型基础篇（第一期）
1、开发环境安装.mp4
2、MySQL安装.mp4
3、大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.mp4
4、大模型的核心原理-2025-5-11-初见.mp4
5、Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见.mp4
6、提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.mp4
7、prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见.mp4
2、AI大模型RAG应用开发篇（第一期）
1-RAG基础-2025-5-25-柏汌
2-LangChain框架-2025-5-28-柏汌
3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌
4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌
5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌
6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌
7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌
8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌
9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌
10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌
11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌
12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌
3、AI大模型Agent智能体开发篇（第一期）
0-mcp和fastapi
1-llamaIndex框架-1-2025_7-9-初见
2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见
3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见
4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见
4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见.mp4
5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见
5_13-langgraph框架4-2025-8-6-初见
6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见
7-Agent智能体1-2025-7-23-初见
8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见
9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见
10-langgraph框架-2025-7-30-初见
11-langgraph框架2-2025-8-1-初见
12-langgraph框架3-2025-8-3-初见
14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见
15-初认MCP-2025-8-10-托比
16-MCP进阶-2025-8-13-托比
4、AI大模型私有化微调篇（第一期）
1-..模型微调 101-2025-8-15-陈钢
2-..模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢
3-..模型微调 量化-2025-8-20-陈钢
4-..模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢
5-多模态..模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢
6-多模态..模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢
7-..模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢
8-实战项..之视频转码..志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢
9-实战项..之视频转码..志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢
10-实战项..之个..健康助理（上）-2025-9-5陈钢
11-实战项..之个..健康助理（下）-2025-9-7-陈钢
12-实战项..之企业知识库项..（上）-2025-9-10-程建章
13-实战项..之企业知识库项..（下）-2025-9-12-程建章
14-实战项..之销冠智能体项..（上）-2025-9-14-程建章
15-实战项..之销冠智能体项..（下）-2025-9-17-程建章
16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱
5、AI大模型基础篇（第二期）
1-大模型基础认知-2025-9-10-初见2025-09-10
2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见
3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见
4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见
5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见
6-提示词实战案例-2025-9-22-初见
7-FastAPI-2025-9-24-初见
8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见
第二期
2、AI大模型RAG应用开发篇
1-RAG基础-2025-10-8-柏汌
2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌
3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌
4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌
5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌
6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌
7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌
8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌
9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌
10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌
11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌
12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌
3、AI大模型Agent智能体开发篇
1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见
2-llamaindex-2-2025-11-12-初见
3-llamaindex-3-2025-11-14-初见
4-llamaIndex-4-2025-11-17-初见
5-llamaIndex-5-2025-11-19-初见
6-llamaindex-6-2025-11-21-初见
7-llamaindex项目-2025-11-24-初见
8-Agent1-2025-11-26-初见
9-Agent-2-2025-11-28-初见
10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见
11-langgraph框架-2025-12-5-初见
12-Langgraph-2-2025-12-8-初见
13-Langgrapg-3-2025-12-10-初见
14-LangGraph-4-2025-12-12-初见
15-MCP模型上下文协议-2025-12-15-初见
16-MCP+应用平台介绍-2025-12-17-初见
4、AI大模型私有化微调课
1-⼤模型微调课程介绍和环境搭建-2025-12-19-陈钢.mp4
2-⼤模型微调过程概览-2025-12-22-陈钢.mp4
3-大模型微调 PEFT-2025-12-24-陈钢
4-纲外分享-基于LLamaFactory的无代码微调-2025-12-26-陈钢
5-多模态大模型（上）基于 CNN 的模型-2025-12-29-陈钢
6-多模态大模型（下）基于 Transformers 的模型-2026-1-5-陈钢
6-纲外分享：五步法速读大模型相关论文-2025-1-5-陈钢
7-⼤模型微调 最佳实践-2026-1-7-陈钢.mp4
8-实战项⽬之⽇志报警平台（上）-2026-1-9-陈钢.mp4
9-实战项⽬之⽇志报警平台（下）1-2025-1-12-陈钢.mp4
10-实战项⽬之⽇志报警平台（下）2-2025-1-14-陈钢.mp4
10-纲外分享：浅谈 GPU 加速的两大挑战-2026-1-14-陈钢
11-实战项⽬之个⼈健康助理（上）-2026-1-16-陈钢.mp4
12-实战项⽬之个⼈健康助理（下）-2026-1-19-陈钢.mp4
13-实战项⽬之企业知识库项⽬（上）-2026-1-21-程建章.mp4
14-实战项⽬之企业知识库项⽬（下）-2026-1-23-程建章.mp4
15-实战项⽬之销冠智能体项⽬（上）-2026-1-26-程建章.mp4
16-实战项⽬之销冠智能体项⽬（下）-2026-1-28-程建章.mp4
资料.txt
预习专栏
7、预习专栏一【python编程】
01_课程说明与大概介绍
02_认识Python变量类型与变量地址
03_余数与除操作详解
04_学习中的复利思维
05_位运算符操作
06_整数与浮点数的特性
07_原生字符串与字节字符串
08_输入与输出详解
09_容器类型之列表类型
10_容器类型之元组类型
11_容器类型之字典类型
12_容器类型之集合类型
13_分支结构
14_for循环与列表生成式
15_while循环与哨兵值
16_函数定义与lambda表达式
17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性
18_文件操作详解
19_自定义异常与异常处理
20_模块化编程之内置模块详解
21_模块化编程之自定义模块详解
22_模块化编程之第三方模块
8、预习专栏二【大模型的基础】
01-1大模型的基础认知-人工智能演进与大模型兴起 2025.04.16
01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能
01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程
01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍
01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战
9、预习专栏三【大模型核心原理】
1_02_1大模型核心原理-理解大模型成功的背后
2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型
3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧
4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析
5_02_5大模型核心原理-运行基本机制
6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF
7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型
10、预习专栏四【提示工程原理】
1、提示工程原理解释
2、提示工程组成要素和示例
3、提示工程调优进阶
4、提示工程攻击和防范
11、预习专栏五【提示工程项目实战】
提示工程项目实战
12、预习专栏六【huggingface专题】
1_huggingface-1
2_huggingface-2
3_huggingface-3
4_huggingfacce-4
13、预习专栏七【私有化部署】
私有化部署
大模型第四期
1-走进大模型、开班典礼-2026-5-25-惊蛰、小美.jm
2-大模型底层机制-2026-5-27-惊蛰.jm
3 提示词技巧-2026-5-29-惊蛰.jm
4 Transformer-2026-6-1-惊蛰.jm
5 Transfromer-下-2026-6-3-惊蛰.jm
6 fastAPI-2026-6-5-惊蛰.jm
资料.txt
