【AI 大模型应用开发模型训练落地】

<h2>课程信息</h2> <p>这套课程系统拆解AI大模型开发全流程，涵盖模型微调、RAG技术、Agent框架三大核心模块。模型微调部分深度解析Llama-Factory环境搭建，从SFT数据集准备到Lora/Qlora微调技术，结合批量推理评估与模型量化部署，打通生产落地最后一公里。RAG技术专题覆盖基础检索到模块化进阶，详解层次索引、HyDE提示词压缩等高级策略，配套Embedding模型训练与向量数据库选型指南，通过Chroma、Qdrant等工具实操解决相似性搜索难题。</p> <p style="text-align: center;"><img decoding="async" alt="【AI 大模型应用开发模型训练落地】" src="https://www.063060.com/uploads/attach/202604/7979dee7df10240d2dfc884898b36dc2.jpg" title="【AI 大模型应用开发模型训练落地】插图"></p> <h2>课程目录</h2> <pre>├── 资料 │ ├── ai认知课.pdf 0.14M │ ├── embedding技术.pdf 0.82M │ ├── llama-factory微调.pdf 0.42M │ ├── 企业RAG技术实战.pdf 1.05M │ └── rerank技术.pdf 0.24M ├── 1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类 .mp4 233.43M ├── 2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp4 255.17M ├── 3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp4 231.48M ├── 4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp4 353.46M ├── 5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp4 447.64M ├── 6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4 527.44M ├── 7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .mp4 382.42M ├── 8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4 394.16M ├── 9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4 350.50M ├── 10_第二课：NaiveRAG与langchain实践 .mp4 230.00M ├── 11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE .mp4 307.01M ├── 12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp4 98.22M ├── 13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式 .mp4 87.14M ├── 14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc .mp4 134.03M ├── 15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW .mp4 111.36M ├── 16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调 .mp4 147.62M ├── 17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测 .mp4 154.36M ├── 18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码 .mp4 97.70M ├── 19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4 108.41M ├── 20_第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度 .mp4 98.43M ├── 21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则 .mp4 123.36M ├── 22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH .mp4 175.46M ├── 23_第十五课：向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量 .mp4 73.63M ├── 24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp4 54.51M ├── 25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens .mp4 153.20M ├── 26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景 .mp4 110.48M ├── 27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、 .mp4 87.52M ├── 28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT .mp4 128.04M ├── 29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服 .mp4 108.75M ├── 30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR .mp4 121.77M ├── 31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct .mp4 134.86M ├── 32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp .mp4 142.05M ├── 33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT .mp4 164.18M ├── 34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4 123.89M ├── 35_第九课：Langchain项目原理与实战 .mp4 146.45M ├── 36_第十课：Langgraph项目原理与实战 .mp4 84.81M ├── 37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4 111.58M ├── 38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen .mp4 130.64M ├── 39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具 .mp4 119.32M └── 40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4 120.60M </pre>