聚客AI大模型工程师7期|2026资源介绍:
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课程从基础工具讲起，但内容很深，不是那种蜻蜓点水的入门课。你不需要有AI基础，但最好有点编程经验。课程的特点是“实战”。 每个知识点都对应具体的代码实现和项目落地，不是只讲理论。
主要内容:
模块一：Hugging Face核心组件使用
先从最基础的工具链学起。你会学到怎么用Hugging Face的模型库、怎么部署模型做推理、怎么用Datasets处理数据、怎么用DeepSpeed做分布式训练。这是入门第一步，先把工具摸熟。
模块二：SFT微调训练全流程
这块是课程的重头戏。你会学到：
怎么进行SFT微调训练（就是让大模型更懂你的业务）
训练完的模型怎么合并、打包、部署
模型量化的核心算法和最佳实践（量化就是让模型跑得更快、占内存更小）
模型蒸馏的原理，并且动手做一遍（蒸馏就是把大模型的知识教给小模型）
怎么评估一个模型的好坏
光说不练假把式，这个模块有三个实战项目：
基于Bert的中文评价情感分析（分类任务）——就是让AI看懂评论是好评还是差评
定制化模型输出（生成任务）——让AI按照你想要的方式生成内容
基于特定数据集训练情绪对话模型——让AI能感知用户情绪，做出更合适的回应
模块三：RAG工程化落地
RAG是目前企业用大模型最主流的技术方案之一，简单说就是让大模型能从你自己的知识库里找答案，不会瞎编。这块你会学到：
Embedding Models嵌入模型的原理（就是把文字转成向量）
向量存储（Vector Store）怎么用
LlamaIndex框架的深度应用
Dify这个LLMOps平台怎么用
两个实战项目：
基于DeepSeek + Dify快速搭建私有知识库
法律助手——基于LlamaIndex + Chroma构建法律条文助手
模块四：智能体原理深度剖析
智能体（Agent）是现在大模型应用最火的方向，让AI不光是回答问题，而是能自己规划任务、调用工具、完成复杂目标。这块你会学到：
强化学习的基本原理
怎么用Dify快速构建智能体应用
LangGraph框架深度学（LangGraph是目前企业级多智能体应用的主流框架）
实战项目两个：
基于Dify快速构建智能体应用
基于LangGraph构建企业级复杂多代理应用
模块五：DeepSeek深度实战
DeepSeek是目前国内最火的开源大模型之一。这块你会学到：
深入理解DeepSeek的设计思想和训练过程
DeepSeek本地怎么部署，多卡怎么联合部署，vLLM多卡推理怎么搞
DeepSeek微调训练、多卡训练
学完这块，你就能掌握DeepSeek的本地部署和企业落地实操能力。
模块六：多模态大模型实战
多模态就是让AI同时能看懂文字、图片、视频。这块你会学到：
模态与多模态的基本概念
多模态机器学习的典型任务有哪些
怎么在本地私有化部署图文描述模型
怎么在本地私有化部署文生视频模型
本地部署Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-GGUF模型，实现视觉问答功能
这块的收获是，你能掌握多模态大模型解决各种典型任务的能力，包括跨模态预训练、视觉-语言任务、情感计算、医疗图像分析等。
资源目录:
资料.zip
1-多场景或多领域RAG知识隔离架构.mp4
2-LangGraph与Agno-AGI深度对比分析.mp4
3-DeepSeek OCR企业级vLLM本地部署.mp4
4-LangChain v1新特性及核心组件.mp4
5-LangChain v1核心组件与高级应用.mp4
6-LangGraph v1构建企业级复杂Al应用.mp4
7-LangSmith对比 Langfuse追踪方法解析及应用实践.mp4
8-LangSmith 数据集管理与评估测试及提示工程管理与优化.mp4
9-技术答疑真实面试题分享.mp4
10-Al Agent三大开发范式和ReAct范式深度解析.mp4
11-Milvus向量数据库构建高性能RAG系统.mp4
12_知识图谱与GraphRAG 2.7全流程解析及LiteLLM本部部署.mp4
13-GraphRAG实战与可视化和LangChain集成Neo4j.mp4
14-Agent Skills核心原理技术框架与场景化应用.mp4
