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以下是关于「极客时间-AI大模型系统实战」课程的深度解析（完结版内容概览）：

课程定位

聚焦大模型全链路开发能力培养，覆盖模型训练→微调→部署→应用全生命周期，结合工业级实战案例，掌握大模型落地的核心技术栈。

课程核心模块

一、大模型基础认知

技术演进图谱

从GPT-1到GPT-4技术突破解析

Transformer架构的底层数学原理

开源生态（LLaMA、ChatGLM、Bloom）对比

硬件算力基础

GPU集群架构设计（NVIDIA A100/H100）

分布式训练通信优化（NVLink+InfiniBand）

显存管理技术（ZeRO、Gradient Checkpointing）

二、大模型核心技术

预训练实战

千亿参数模型分布式训练框架（Megatron-LM + DeepSpeed）

数据并行/模型并行/流水线并行设计

训练数据清洗与Tokenization最佳实践

高效微调技术

LoRA/LoRA+ 参数高效微调

Prompt Engineering与Instruction Tuning

领域适配实战（医疗/金融/法律垂类模型）

推理优化

模型量化（FP16/INT8/动态量化）

推理引擎（vLLM、TensorRT-LLM）

注意力机制优化（FlashAttention、PagedAttention）

三、应用开发实战

AI Agent开发

ReAct框架与AutoGPT实现原理

工具调用（Tool Calling）与工作流设计

长期记忆与RAG增强方案

企业级应用架构

大模型中间件设计（限流/缓存/降级）

LangChain+LlamaIndex工程化实践

多模态应用开发（CLIP+Whisper整合）

商业化案例拆解

客服系统智能化升级

代码生成与自动化测试

知识库问答系统搭建

四、工程化部署

服务化架构

模型即服务（MaaS）设计模式

RESTful API与gRPC接口封装

高并发场景下的弹性伸缩方案

监控与运维

大模型服务质量指标（P99延迟/Token吞吐量）

日志追踪与Prompt攻击检测

成本控制策略（按需加载/冷热模型分离）

五、前沿扩展

多模态大模型

LLaVA/VisualGPT视觉理解

图文生成技术（Stable Diffusion XL集成）

小型化技术

模型蒸馏（DistilBERT、TinyLlama）

端侧部署（MLC-LLM、安卓/iOS适配）

安全与伦理

幻觉（Hallucination）抑制技术

内容安全过滤（Moderation API）

合规性设计（数据隐私保护）

课程特色

技术深度：逐行解读PyTorch源码级实现（如Rotary Positional Embedding）

工业级代码：提供可直接复用的训练框架与部署模板

工具链完整：涵盖Hugging Face生态链+企业自研工具

实战驱动：每个章节配套Kaggle级实验项目（如训练一个7B参数对话模型）

持续更新：同步行业最新论文（截至2024年Q2技术进展）

适合人群

有Python基础的算法工程师（1-3年经验）

希望切入AI领域的全栈开发者

需要落地大模型的企业技术负责人

计算机专业研究生（研究方向为NLP/多模态）

学习收获

能力维度

独立完成从零训练百亿级参数大模型

实现企业私有化模型部署与调优

设计高可用的大模型应用架构

职业跃迁

达到大模型高级开发/算法专家水平

可竞争年薪50W+的AI岗位

具备主导AI项目落地的技术视野

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