这门课的名字里有个词值得先说清楚：全链路。它不是说把 AI 从数学基础讲到发论文，而是指从"知道市面上有什么模型"到"能把一个模型拉起来、调得动、答得上面试"这一整条线上，哪些环节是你真会、哪些是你以为你会。26 年 8 月这一版，主线压在两个地方：一是 Qwen 3 这类开源模型的本地部署与微调，二是面到大模型岗位时会被追问的那些技术细节。

先判断你缺的是哪一段

大模型这条线上，学习者的卡点通常分布在三个位置，彼此不通用：

完全没落过地。看过不少原理讲解，但没在自己机器上跑起来过一个模型，显存怎么算、量化到什么程度还能用、推理速度和精度怎么权衡，全靠别人口述。
只会调 API。能写几行调用代码把结果拿到，但一旦要求换成本地模型、控制成本、处理长上下文、接入自己的数据，就不知道从哪下手，也不清楚 LoRA 和全参微调到底差在哪。
面向面试补漏。平时做的东西偏应用，面试官一问到微调数据怎么构造、评估怎么做、Agent 的工具调用出错怎么兜底，答得含混。

这门课的内容编排基本是沿着这三段铺的：既有入局方向的判断，也有具体到某个模型的部署与微调实操，最后收在面试突击上。所以它更像一份"按缺口取用"的材料，而不是必须从头看到尾的线性课程——材料本身也标注了部分内容是面试课之前的热身，看不看取决于你的起点。

Qwen 3 这一段，重点在"跑通"而不在"讲通"

把 Qwen 3 单独拎出来做部署与微调，是个很务实的选择：它是目前中文场景下本地落地成本比较可控的一类模型，社区工具链也相对成熟。这一部分真正要你带走的能力，大致是几个具体问题的答案——模型的权重从哪来、显存和量化等级怎么匹配你的卡、推理框架怎么选、微调数据集用什么格式组织、训完之后怎么判断它是真的学会了而不是过拟合了几句套话。

这类内容看视频容易产生"我懂了"的错觉，因为操作步骤本身不难。真正的分水岭在你合上视频、换一个自己的数据集时还能不能跑通。所以看这段时建议同步准备一台能动手的机器和一份自己的小数据集，哪怕只有几百条。

面试突击班该什么时候看

面试突击部分的价值不在押题，而在于它会把散落的技术点串成能被追问的链条。比如聊到 LangChain 或 Agent 架构时，面试官往下问的往往是工程细节：工具调用的失败怎么重试、上下文超了怎么截断、多轮对话的状态存在哪、渐进式披露这类机制解决了什么实际问题。这些问题没有标准答案，但有没有真做过，一听就听得出来。

比较合理的顺序是：先把手上的项目跑出一个能讲清楚的结果，再回头用面试内容检查自己哪块讲不透。直接先看面试课，容易变成背结论，追问两层就露馅。

看完应该能回答的问题

在你的硬件条件下，部署一个 7B 级别的中文模型，量化和推理框架分别怎么选，理由是什么？
LoRA 微调和全参微调分别适合什么场景，你手上的任务该选哪个？
微调数据集怎么构造和划分，训练完之后你用什么指标判断这次微调是否值得保留？
一个基于大模型的应用里，如果模型输出不稳定，你从哪几个层面去定位问题？
如果面试官问"你做过的大模型项目里最难的一点是什么"，你准备怎么答？

这几题答得顺，说明这条链路你基本走通了；有一两题卡住，那正好就是该重点看的那一段。别从第一集开始顺序播放，先拿这些问题给自己做个体检。

课程介绍

本页收录 26年8月最新马士兵-AI大模型全链路，方向为AI，重点涉及 AI、大模型。

内容涵盖：─ 马士兵、AI大模型面试突击班、─ 大模型面试突击班面试课之前的内容、可以不看、─ AI大模型入局指南、─ Qwen 3 本地部署与微调实战等主题。

适合正在补 AI、大模型相关知识、想按目录逐步推进的学习者。

下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。

马士兵-AI大模型全链路等2个文件

├── 马士兵-AI大模型面试突击班

│ ├── 大模型面试突击班（面试课之前的内容-可以不看）

│ │ ├── 2025年AI大模型就业市场、技巧、面试题报告.mp4

│ │ ├── 程序员的必选项：AI大模型+LangChainV1.0

│ │ ├── 大模型工程师就业+技术全面解析+面试问什么？.mp4

│ │ ├── 渐进式披露机制的Agent Skills架构的项目实战.mp4

│ │ ├── AI大模型入局指南.mp4

│ │ ├── Qwen 3 本地部署与微调实战.mp4

│ │ └── Skills Agent企业实战案例和Multi-Agent面试题详解.mp4

│ └── 大模型面试突击班（正式课内容）

│ ├── 1-AI大模型简历指导+面试技巧.mp4

│ ├── 2-Agent+MultiAgent相关的面试题详解.mp4

│ ├── 3-AgenticRAG+知识库优化相关面试题详解.mp4

│ ├── 4-面试中答不上来就很可惜的算法题详解.mp4

│ ├── 5-RAG优化相关的面试题讲解.mp4

│ ├── 6-面试中可能会问到的一些硬核算法题目讲解.mp4

│ ├── 7-如何设计并优化运行AI大模型的K8S集群架构.mp4

│ ├── 8-针对大模型岗位，算法和数据结构的学习安排.mp4

│ ├── 9-面试之深入分布式系统问题&算法&实现.mp4

│ ├── 码士集团AI大模型面试突击班笔记-LangChain与LangGraph.zip

│ ├── 码士集团AI大模型面试突击班笔记.zip

│ ├── 在线文档.zip

│ ├── 资料2.zip

│ ├── 资料补充.zip

│ └── AI大模型面试突击班.zip

└── 马士兵-AI大模型全链路

├── 马士兵-AI大模型工程师

│ ├── 1.大模型直播课（一期）

│ ├── 2.大模型直播课（二期）

│ ├── 3.大模型直播课（三期）

│ ├── 4.大模型直播课（四期）新课开班

│ ├── 4.第四期赠送内容（独家赠送）

│ ├── 5.基础篇

│ ├── 6.应用篇

│ ├── 7.进阶篇

│ ├── 8.算法篇

│ └── 资料

└── 马士兵-AI实战工具课

├── 1-AI大模型提示词工程深入实战-3558

├── 2-DALL.E3深入实战-3559

├── 3-Midjourney深入实战

├── 4-AI视频工具深入实战

├── 5-Dify-实用的AI应用开发工具

├── 6-ollama-AI大模型部署工具

├── 7-Claude

├── 8-AnthropicMCP协议

├── 9-AI代码编程工具

├── 10-Coze AI 开发平台

├── 11-CozeStdioAI开发平台

├── 12-Spring AI

├── 13-RAGFlowAI平台

├── 14-LLaMA-Factory一站式AI开发工具平台

├── 15-Trae IDE

├── 16-数字人技术

├── 17-n8n工作流平台

├── 18-OpenClaw

├── 19-OpenCode 工具

├── 20-Claude Code

├── 21-Codex

├── 22-Hermes Agent

├── 23-Coze3.0

└── 资料

26年8月最新马士兵-AI大模型全链路