AI大模型系统实战- 带你掌握生产级 AI 系统研发能力

作者是： 前亚马逊应用科学家，头部大厂 AIGC 算法技术负责人

课程目标

• 玩转开源工具，定制 AI 智能助手
• 理解 AI 大模型的设计理念和工程方法
• 洞察未来大模型领域发展机会
• 掌握 AI 系统架构师的练级攻略

AI导学

在 AI 大模型驱动的技术浪潮中，构建高效、稳定的后端系统与工业级架构已成为核心竞争力。本课程深入解析大模型系统的核心架构设计、训练推理优化与工程落地策略，涵盖 Transformer 原理、提示工程、模型微调、AIGC 系统构建等关键技术，帮助你掌握从理论到实战的全链路能力。

通过真实案例解析与前沿技术拆解，如 LLaMA 3、DeepSeek 系列模型的工程优化，你将学会如何在资源受限下构建高性能 AI 服务，提升系统扩展性与稳定性。这不仅是一次技术升级，更是职业发展的关键跃迁，助你在 AI 时代抢占架构设计与系统优化的高地，成为具备全局视野与落地能力的复合型技术人才。

课程介绍

AI 大模型技术正在以惊人的速度发展，国内外科技公司都在加紧构建属于自己的 AI 大模型系统平台和相应的应用生态。AI 大模型系统即将成为下一代应用平台，我们身处其中，要做好长期投入的准备。

但是通过零散的网络资料，我们无法看到 AI 大模型系统的庐山真面目，在学习过程中常常陷入一些误区，比如：

认为大语言模型的能力上限只是建立知识库，自动化日常工作。 误以为 AIGC 大模型是横空出世的突破式创新 把 Langchain 和 AutoGPT 当成真正的 LLM 系统。 误以为 ChatGML 和 Llama 等开源模型能直接满足商业需求。 …… 那么事实究竟是怎样的？还需要我们快速建立对 AI 大模型系统的整体认识，尤其是当下正在加速建设的工业级 AI 大模型。为此，我们邀请了 Tyler 老师开设这门课程，他将结合自己在 AI 系统十余年的实战经验和理论沉淀，为你规划一条非常科学系统的学习路线，带你深入理解 AI 大模型的设计理念和工程方法，最终掌握生产级 AI 系统研发能力。

课程设计

课程内容将分为四个部分。

热身篇和架构基础篇。

带你搭建知识体系，夯实基础，为后续学习做好准备。重点学习 AI 系统的技术发展历程，如何快速利用开源工具实现自用级大模型底座的搭建，AI 系统有哪些成熟范式，它们又和现在的 AI 大模型系统有何联系？

技术原理篇。

为你梳理 AI 大模型技术的发展脉络，深入解读大模型关键技术背后的技术原理，包括预训练模型的前世今生、GPT 1-3 核心技术，大语言模型的未来展望。学完这个部分，你就能跟上 AI 大模型技术的最新进展。

架构实战篇。

重点讲解工业级 AI 大模型系统的关键技术，深入学习 AI 大模型系统最前沿设计理念和工程方法。聚焦如何解决 AI 大模型系统的新问题？如何构建工业级的 AI 大模型系统？AI 大模型系统领域还有哪些难题尚待解决？

前沿拓展篇。

开阔视野，带你了解大模型产业的最新情况。洞察机遇，分享大厂的 AI 人才考察重点，为你的职业发展提供更多可能。

资源下载

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