这门课解决什么问题
转型大模型算法岗时，很多学习者卡在“懂调 API，说不清底层机制”的断层上。这门课直击这个缺口：帮你把 Transformer 架构原理与模型训练细节从“知道”推进到“能落地”。转岗者常混淆编码器与解码器的分工，对 SFT 与 Reward 训练优化的目标缺乏清晰认知，这门课正是为了把这些认知短板补齐。
适合什么基础
具备 Python 基础与 PyTorch 基本使用习惯，能独立写简单脚本并跑通模型加载流程的读者。如果你目前还在熟悉框架阶段，建议先补几节 Transformer 原理，再按本课顺序推进，避免在概念理解上反复卡壳。
建议先看哪几块
优先啃 Transformer 核心机制与大模型训练链路。前者是底座，需弄懂编码器如何提取特征、解码器如何自回归生成及注意力机制的作用；后者是闭环，必须搞懂从预训练到 SFT 监督微调、再到 Reward 模型强化训练的完整逻辑。结构原理先吃透，训练细节才能跟上。
学完能独立做什么
学完可独立完成：准确拆解任意 LLM 的结构，定位训练流程中的关键节点，并基于 PyTorch 搭建大模型的加载与训练验证环境。不再停留在“调接口”的层面，而是具备从模型结构理解到训练流程落地的完整认知。
资料怎么配合练习
资料包以图文笔记与思考题为主，配套练习的核心思路是“看懂机制，逼出理解”。图文笔记负责把抽象的 Transformer 层、嵌入层、归一化等结构讲透，思考题则用来查漏补缺，逼你把前馈层、残差连接等细节烂熟于心。看完结构后别只停留在看，动手跑通训练流程，才是把知识真正转化为能力的关键。
课程目录
第1周 LLM进化路线、领域微调及NLP应用落地方式+大模型基础及pytorch训练加载应用模型 | ├──1-10 图文： 大模型的核心--transformer 模型【学习辅导笔记】（1）.pdf 502.52kb | ├──1-10 图文： 大模型的核心--transformer 模型【学习辅导笔记】（2）.pdf 573.82kb | ├──1-11 图文： Transformer--编码和解码器【学习辅导笔记】.pdf 421.68kb | ├──1-12 图文： Transformer--模型嵌入【学习辅导笔记】.pdf 422.55kb | ├──1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（2）.pdf 273.92kb | ├──1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（3）.pdf 229.20kb | ├──1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（1）.pdf 218.38kb | ├──1-14 图文： Transformer-前馈层【学习辅导笔记】（2）.pdf 130.98kb | ├──1-14 图文： Transformer-前馈层【学习辅导笔记】（2）.pdf 583.71kb | ├──1-15 图文： Transformer--残差归一化【学习辅导笔记】.pdf 423.30kb | ├──1-16 图文： 大模型训练过程【学习辅导笔记】.pdf 471.49kb | ├──1-17 图文： 大模型训练-SFT【学习辅导笔记】.pdf 449.87kb | ├──1-18 图文： 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】（1）.pdf 417.03kb | ├──1-18 图文： 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】（2）.pdf 181.42kb | ├──1-19 图文： 大模型训练-PPO【学习辅导笔记】.pdf 459.64kb | ├──1-2 模型训练流程和CUDA原理及并行基础（1小时42分）.mp4 1.05G | ├──1-20 图文： 大模型生成原理【学习辅导笔记】.pdf 299.74kb | ├──1-3 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（一）（1小时17分）.mp4 986.82M | ├──1-4 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（二）（1小时11分）.mp4 1.05G | ├──1-5 图文： 概览【学习辅导笔记】.pdf 191.20kb | ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（1）.pdf 366.65kb | ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（2）.pdf 463.69kb | ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（3）.pdf 451.14kb | ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（4）.pdf 470.20kb | ├──1-6图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（5).pdf 477.02kb | ├──1-7 图文： 大模型本质-概率统计【学习辅导笔记】.pdf 419.25kb | ├──1-8 图文： 训练过程-无监督预训练【学习辅导笔记】.pdf 442.88kb | └──1-9 图文： 训练过程-有监督预训练【学习辅导笔记】.pdf 443.69kb 第2周 大模型训练与微调研发背后的数据艺术+深入大模型基础理论夯实 | ├──2-1.mp4 2.03G | └──2-2 深入大模型基础理论夯实（1小时26分）.mp4 678.08M 第3周 大模型训练入门与进阶+大模型训练和推理优化框架和技巧 | ├──3-1 大模型训练入门与进阶（1小时29分）.mp4 772.04M | └──3-2 大模型训练和推理优化框架和技巧（2小时23分）.mp4 1.37G 第4周 深入掌握大模型应用开发框架LangChain+LangChain进阶-外挂知识库实现行业文档智能问答 | ├──4-1 深入掌握大模型应用开发框架LangChain（1小时53分）.mp4 1.29G | └──4-2 LangChain进阶实战：外挂知识库实现行业文档智能问答实战项目（2小时11分）.mp4 1.70G 第5周 大模型训练全流程实战+【实战】在云服务器微调和实操模型量化、模型推理和服务 | ├──5-1 大模型训练全流程实战（3小时01分）.mp4 2.27G | ├──5-2 教你如何创建一个训练容器.mp4 11.21M | ├──5-3 在llm__course容器中实现环境安装和SFT演示（26分）.mp4 511.55M | └──5-4 在云服务器实操模型量化模型推理和服务（28分）.mp4 652.85M 第6周 四大行业微调模型落地案例和技术方案 | └──6-1 四大行业微调模型落地案例和技术方案（2小时01分）.mp4 2.05G 第7周、实现行业文档智能问答技术方案+知识图谱构建 下游应用技术方案 | ├──7-1 实现行业文档智能问答技术方案.mp4 1.19G | └──7-2 知识图谱构建 下游应用技术方案（1小时48分.mp4 1.68G 第8周 人才需求与招聘专场 | └──8-1 市场需求与招聘专场【根据具体情况开展】（2小时02分）.mp4 1.07G 源码+PDF课件 | | ├──第1章 LLM的进化路线领域微调及其NLP应用范式.pdf 48.00M | | ├──第2章 大模型训练与微调研发背后的数据艺术.pdf 12.21M | | ├──第3章 结合代码理解Transformer模型.pdf 2.37M | | ├──第4章 LLM的训练方法讲解.pdf 1.32M | | ├──第5章 大模型框架选型.pdf 4.19M | | ├──第5章 模型训练训练优化.pdf 2.51M | | ├──第6章 大模型SFT实践.pdf 536.14kb | | ├──第6章 模型部署.pdf 3.48M | | ├──第7章 四大行业微调模型落地案例和技术方案.pdf 24.95M | | ├──第8章 大模型外挂知识库实现行业文档智能问答.pdf 8.75M | | └──第9章 知识图谱构建下游应用技术方案.pdf 13.48M | └──源码 | | └──llm ——/体系课-LLM大语音模型算法特训 带你转型AI大语音模型算法工程师/├──第1周 LLM进化路线、领域微调及NLP应用落地方式+大模型基础及pytorch训练加载应用模型 | rk0046-MK体系课-LLM大语音模型算法特训 带你转型AI大语音模型算法工程师 ,瑞客论坛
