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# [已完结] LLM算法工程师全能实战训练营
## 课程概述
本训练营是面向LLM（大语言模型）算法工程师的完整培养计划，涵盖从基础理论到工业级实战的全方位内容，帮助学员系统掌握LLM领域的核心技能。
## 课程特色
- **全栈能力培养**：覆盖LLM全生命周期技术栈
- **工业级项目实战**：基于真实业务场景的案例
- **前沿技术覆盖**：包含最新技术进展与应用
- **职业发展导向**：注重工程落地与面试能力
## 课程大纲
### 模块一：LLM基础理论
1. 语言模型发展史与核心原理
2. Transformer架构深度解析
3. 预训练目标与策略
4. 注意力机制变体与应用
### 模块二：LLM训练与优化
1. 大规模分布式训练技术
2. 高效微调方法（LoRA/P-Tuning等）
3. 模型压缩与量化
4. 训练稳定性与调优技巧
### 模块三：LLM推理与部署
1. 推理加速技术（KV Cache等）
2. 服务化框架（vLLM/TensorRT-LLM）
3. 边缘设备部署方案
4. 成本与性能优化
### 模块四：应用开发实战
1. Prompt Engineering高级技巧
2. RAG系统构建与优化
3. Agent框架开发
4. 多模态LLM应用
### 模块五：领域专项突破
1. 代码生成与理解
2. 数学推理能力增强
3. 长文本处理方案
4. 知识更新与持续学习
### 模块六：工业级项目
1. 企业级智能客服系统
2. 行业知识问答平台
3. 自动化报告生成系统
4. 个性化推荐引擎
### 模块七：前沿技术专题
1. MoE架构实践
2. 小样本领域适应
3. 多模态大模型
4. 自主Agent系统
### 模块八：职业发展
1. LLM工程师核心能力模型
2. 技术路线图与学习路径
3. 面试真题解析
4. 行业趋势与机会
## 实战项目案例
- **项目1**：基于LoRA的领域适配微调
- **项目2**：RAG增强的行业知识库
- **项目3**：多轮对话Agent系统
- **项目4**：端侧LLM应用优化
## 教学方式
- 理论讲解 + 代码实战
- 工业级项目驱动
- 1v1代码评审
- 面试模拟训练
## 适合人群
- 希望转型LLM方向的算法工程师
- 计算机相关专业研究生
- AI领域技术负责人
- 对LLM有浓厚兴趣的技术人员
## 学习收获
1. 系统掌握LLM全栈技术能力
2. 获得多个可写进简历的实战项目
3. 具备工业级LLM系统开发经验
4. 掌握LLM工程师面试核心考点
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