课程5《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。

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。

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。

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。

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。

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。

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 人工智能应用工程师课程

课程介绍

本课程体系是国内首个面向AI应用落地的全栈式培养方案，旨在系统化培养能驾驭下一代智能技术的高端复合型人才。课程涵盖从模型底层部署到上层产品设计的完整知识链，包含大模型部署、大模型应用开发、智能体开发、智能交互产品设计及数据分析五大核心模块，总学时超过140小时，构建了从技术到产品的无缝衔接能力图谱。

课程设计以“实战驱动”为核心。学员将从学习大模型的优化与部署起步，进而掌握构建复杂AI应用与自主智能体的能力，并最终融合交互设计与数据分析，打造以用户为中心的商业化解决方案。我们强调通过真实的项目案例与毕业设计，确保学员不仅能掌握工具链，更能形成解决复杂业务场景的系统性思维。

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