《大模型部署工程师知识与技能》

课程目标：本课程旨在让学员系统掌握大模型部署的全栈知识与核心技能。通过理论学习与实战实验相结合，使学员能够熟练使用主流工具链，完成从模型获取、优化、服务化部署到性能监控的全流程操作，并具备解决常见部署问题的能力。

目标学员： 计算机/软件相关专业高年级本科生、研究生、初级至中级软件开发工程师、运维工程师。
预备知识： 熟练掌握Python编程，了解Linux基础命令，对机器学习有基本概念。
培训时长： 16课时（每课时45分钟，总计12小时，可安排为2天密集培训或8周每周2课时）。

学习目标： 建立对大模型部署的整体认知，并搭建好标准的开发与实验环境。

• 第1课：大模型部署导论与技术全景图。
• 第2课：开发环境搭建与最佳实践

模块二：模型核心与推理基础 (4课时)

学习目标： 深入理解Transformer核心模块，掌握模型加载与原始推理方法。

• 第3课：Transformer架构深度解析（代码级）
• 第4课：模型加载与原始推理
• 第5课：推理性能优化基石：KV Cache与动态批处理

模块三：模型优化与加速技术 (4课时)

学习目标： 掌握模型量化和加速推理的核心技能，能显著降低部署成本、提升性能。

• 第6课：模型量化（Quantization）理论与实践
• 第7课：高性能推理引擎入门
• 第8课：模型编译与转换

模块四：服务化部署与工程化 (4课时)

学习目标： 掌握将优化后的模型打包成高并发、高可用的API服务，并实现容器化部署。

• 第9课：构建高性能模型API服务
• 第10课：容器化与编排部署
• 第11课：监控、日志与可持续部署

学习目标： 整合所有技能完成一个综合项目，并了解行业前沿趋势。

• 第12课：综合项目实战
• 第13课：高阶技巧与未来趋势

课程特色

1. 循序渐进： 从基础到核心，再到高阶优化，层层递进，易于跟随。
2. 实战驱动： 几乎每个核心知识点都配有 hands-on 实验，强调“学完即能用”。
3. 工具链主流： 聚焦于行业公认的主流工具（vLLM, Docker, FastAPI, Hugging Face），确保技能不脱节。
4. 问题导向： 课程设计围绕解决实际部署中的性能、成本、可用性等核心问题展开。
5. 综合项目： 通过最终项目，将所有分散的知识点串联成完整的部署能力，增强学员信心。

这份大纲旨在为学员构建一个坚实且实用的知识体系，帮助他们成功踏入大模型部署这一高增长、高价值的职业领域。