获课：weiranit.fun/13789/
获取ZY↑↑方打开链接↑↑
以下是《LLM算法工程师全能实战训练营》的完结版课程大纲设计，覆盖从基础理论到工业级落地的全栈能力培养，共9章高强度实战内容：
---
### **第一章：LLM技术体系与职业图谱**
- 大模型技术演进：从BERT到GPT-4技术断层分析
- 行业需求地图：NLP/多模态/Agent方向岗位能力拆解
- 硬件认知：A100/H100显存优化与分布式训练成本估算
- 实战：LLM技术栈自测评估（含GitHub项目对标）
---
### **第二章：预训练核心技术实战**
- 数据工程：CommonCrawl清洗与万亿token数据集构建
- 高效训练：Megatron-LLM框架3D并行策略实战
- 损失函数设计：RoPE位置编码与SwiGLU激活函数实现
- 作业：在8卡A100上完成1B模型预训练（提供云平台配额）
---
### **第三章：指令微调与对齐工程**
- 高质量指令数据生成：Self-Instruct进化方案
- 全参数vs参数高效：LoRA/QLoRA/P-Tuning对比实验
- 奖励模型开发：Pairwise排序损失与DPO实现
- 行业案例：金融/医疗领域适配微调策略差异
---
### **第四章：模型压缩与推理优化**
- 量化实战：AWQ/GPTQ在消费级显卡部署
- 剪枝方案：LLM-Pruner结构敏感性分析
- 推理引擎：vLLM连续批处理与PagedAttention调优
- 挑战：让13B模型在RTX4090上实现100+ tokens/s
---
### **第五章：领域模型开发实战**
- 法律专用模型：裁判文书知识注入方法
- 代码补全模型：StarCoder训练数据构建技巧
- 多模态LLM：LLaVA架构与视觉指令微调
- 毕业项目：构建某个垂直领域TOP3开源模型
---
### **第六章：AI Agent系统开发**
- 工具使用：ReAct范式与API工具箱设计
- 记忆机制：递归摘要与向量记忆库实现
- 多Agent协作：Simulate仿真环境搭建
- 实战：开发能自动处理工单的IT支持Agent
---
### **第七章：生产级部署工程**
- 服务化架构：Triton推理服务器+FastAPI网关
- 监控体系：Prometheus+Grafana监控QPS/显存
- 容灾方案：K8s滚动更新与模型热切换
- 案例：支撑千万级用户的问答系统架构
---
### **第八章：商业化落地方法论**
- 成本核算：训练/推理/人力投入ROI计算模型
- ToB解决方案：企业知识库升级标准话术
- 模型即服务：API定价策略与流量控制
- 创业方向：当前LLM赛道VC投资热点分析
---
### **第九章：前沿技术与面试突围**
- 稀疏化前沿：Mixture of Experts实战
- 长文本方案：YaRN/Ring Attention实现
- 技术面攻坚：LeetCode for LLM专项题库
- 职业发展：从算法工程师到CTO成长路径
---
### **课程核心资源包**：
1. 工业级训练框架模板（Megatron-LLM+DeepSpeed配置库）
2. 领域数据构建工具集（Scrapy爬虫+清洗pipeline）
3. 模型压缩工具箱（量化/剪枝/蒸馏自动化脚本）
4. 面试弹药库（50+大厂LLM面试真题解析）
是否需要突出某个技术方向深度：
- 多语言大模型开发特别篇？
- 类Sora视频生成模型技术迁移？
- 机器人具身智能开发拓展？
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
