课程概览
AI大模型全栈工程师实战训练营
- 掌握大模型技术
- 实战项目开发
- 获得职业能力证书
- 深度学习路线
- 多模态能力提升
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课程内容
- 大模型理论知识
- DeepSeek大模型API应用开发
课程详情
AI大模型全栈工程师实战训练营
开课时间
10月27-29日
开课地点
重庆
- ● 10月27-29日 · 重庆 · ¥6800/人
2026年,大模型技术已从“文本生成”迈入“复杂推理+多模态感知+自主决策”的新阶段。MoE混合专家架构、线性注意力机制等持续突破,国产主流模型在推理与代码能力上已达国际领先水平。同时,AI应用范式全面转向智能体工作流,模型上下文协议让智能体可无缝调用外部工具,RAG结合知识图谱大幅提升垂直领域问答准确性,多模态能力延展至视频理解与实时数字人交互,推动AI在千行百业深度落地。
国家“人工智能+”行动深化推进,央国企与地方政府大模型私有化部署需求激增,企业亟需“懂模型原理、能调优部署、会落地应用”的全栈工程师。中培伟业聚焦产业痛点,推出本课程,助力学员在大模型从“技术爆发”走向“价值创造”的关键期,掌握从开发到交付的完整工程化能力。
多位相关领域专家,精心打造了“AI大模型全栈工程师实战”培训课程。课程基于主流大模型生态深度实操,新增Dify智能客服、WorkBuddy数字员工两大核心实战模块,覆盖大模型API调用、私有化部署、多框架 Agent、RAG 知识库、MCP 工具、Trae 插件、多模态微调与模型评测全链路实战,助力学员一站式掌握企业大模型项目从开发到交付完整能力。
- ● 参加培训并通过考试的学员,将获得由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发的《AI大模型全栈技术(高级)》职业能力证书。证书长期有效,相关信息可随时登录中心官网查询。
- ● 软件工程师和架构师
- ● AI算法工程师
- ● 机器学习工程师
- ● 全栈开发者
- ● 后端工程师
- ● 云计算工程师
- ● 运维工程师
- ● 传统程序员
- ● 数据分析师
- ● BI工程师等
▎第一天 上午
▎第一节: 大模型理论知识 (预备知识)
- ● 初探大模型:起源与发展
- ● GPT模型家族:从始至今
- ● 大模型DeepSeek VS ChatGPT4的对比介绍
- ● 大模型实战-讲解大模型2种学习路线
- ● 大模型最核心的三项技术:模型、微调和开发框架
- ● DeepSeek的MoE混合专家模型介绍
- ● DeepSeek-R3后训练阶段与强化学习技术介绍
- ● OpenAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎简介
- ● Embedding大模text-Embedding-ada模型介绍
- ● 全球开源大模型性能评估榜单
- ● 中文大模型生态介绍与GLM 130B模型介绍
- ● DeepSeek模型介绍与部署门槛
- ● DeepSeek开源生态:微调、多模态,WebUI等项目简介
▎第二节: DeepSeek大模型API应用开发
- ● DeepSeek-V3 大模型API
- ● DeepSeek模型&价格
- ● DeepSeek模型参数Temperature设置
- ● DeepSeek模型Token用量计算
- ● DeepSeek大模型多轮对话
- ● DeepSeek大模型JSON Output
- ● DeepSeek大模型Function Calling
- ● DeepSeek大模型上下文硬盘缓存
- ● 聊天机器人初探(Chat Completion)
- ● 基于DeepSeek开发智能翻译助手
▎第一天 下午
▎第三节: LLM模型的私有化部署与权限控制
- ● 各种模型文件介绍:.bin、GGUF、.safetensors等格式区别
- ● 模型的推理、量化原理与实现流程
- ● ModelScope与Hugging Face平台介绍及模型下载使用
- ● 大模型管理底座Ollama架构与运行机制
- ● Ollama+LLaMA部署开源大模型的完整流程
- ● Open WebUI前端功能介绍与模型调用演示
- ● Open WebUI用户与访问权限控制配置方法
- ● vLLM架构简介与Ollama的核心区别
- ● vLLM在高并发与吞吐性能上的优化机制解析
- ● vLLM+OpenAPI实战:部署并调用企业级大模型服务
▎第四节:基于Dify 平台的Agent与Workflow智能客服系统构建
- ● Agent核心组成:Prompt、数据源、模型与工具集成
- ● Dify架构、本地部署与Ollama/vLLM模型接入
- ● 数据分析、代码编写与客服等多场景Agent构建
- ● Dify API接入与微信等多终端平台对接
- ● Dify Workflow 节点拓扑设计与运行机制
- ● 数据爬取、清洗与结构化提取自动化工作流
- ● 集成自定义Tool、知识库与LLM节点
- ● 条件分支、循环与变量传递实现客服响应逻辑
- ● Dify Workflow发布、版本管理与可视化调试
- ● Agent与Workflow融合的端到端客服方案
▎第二天 上午
▎第五节: 基于Deepseek和LangChain构建Agent
- ● 通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价
- ● LangChain ReAct框架
- ● LangChain中ReAct Agent的实现
- ● LangChain中的工具和工具包
- ● 通过create_react_agent创建Agent
- ● 深挖AgentExecutor的运行机制
- ● Plan-and-Solve策略的提出
- ● LangChain中的Plan-and-Execute Agent
- ● 通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理
- ● 为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具
▎第六节:Agent+MCP打造高级智能体
- ● RAG、Agent与MCP的区别与联系
- ● MCP与FunctionCall的关系
- ● 热门的MCP客户端工具有哪些
- ● MCP服务接入原理讲解
- ● 自定义MCP Client开发--STDIO协议对接
- ● LangGraph agent接入Github MCP服务
- ● Langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
- ● 基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
▎第二天 下午
▎第七节: 基于DeepSeek 和LlamaIndex构建文档问答系统
- ● LlamaIndex:选择与配置不同的语言模型与向量模型
- ● LlamaIndex提示:定义与管理查询模板及上下文注入策略
- ● LlamaIndex索引:构建文档索引、向量索引与树形索引
- ● LlamaIndex存储:访问与持久化外部知识数据
- ● LlamaIndex记忆:实现对多轮对话的上下文追踪与复用
- ● LlamaIndex代理:整合外部工具与执行动态任务
- 实战演练:使用LlamaIndex构建企业文档问答系统
▎第八节: Trae AI驱动:Skills插件极速开发
- ● Trae 开发环境快速搭建
- ● AI自然语言生成Skill代码
- ● URL转二维码功能极速构建
- ● 智能邮件管理插件开发实战
- ● Trae智能诊断与代码修复
- ● AI辅助对接多平台API接口
- ● 自动化办公爬虫编写实操
- ● 多项Skill逻辑链条组合集成
- ● 插件标准化封装与运行测试
▎第三天 上午
▎第九节: WorkBuddy的部署与使用
- ● WorkBuddy 基础部署与环境准备
- ● WorkBuddy 核心配置文件详解
- ● 模型供应商(Model Provider)集成
- ● 基础对话(Chat)与角色设置
- ● 简单工具(Tools)的挂载与测试
- ● Skills 安装使用及技巧
- ● 意图识别与任务匹配
- ● Agent 多任务协同的配置与调用
- ● 基于WorkBuddy数字人构建
▎第十节: 从图片、视频到数字人,AI应用边界探索
- ● 用Stable Diffusion实现文生图(输入文字就能画图)
- ● 用Stable Diffusion实现图生图(上传图片自动变换风格)
- ● 提示词怎么写?掌握关键词技巧
- ● 玩转Lora微调,让图片拥有不同风格(动漫、国风、写实)
- ● 艺术字、证件照、logo、海报、详情图制作实操
- ● AI辅助设计,快速搞定海报、Banner、广告图
- ● 认识HeyGen,AI数字人生成工具
- ● 用HeyGen生成数字人大纲、剧本、字幕、配乐
- ● 一键制作真人感十足的数字人视频
- ● 实现AI半无人直播、语音直播,应用到客服和营销
▎第三天 下午
▎第十一节:DeepSeek多模态模型Janus的微调与模型对齐
- ● 多模态大模型的核心原理与应用场景
- ● 报销凭证(发票、单据)的结构化特征与难点
- ● 数据准备:票据样本、文字识别与表格标注
- ● 如何科学构建训练数据(基础与专业数据混合训练)
- ● 微调常见方式介绍:微调、偏好对齐、蒸馏、奖励模型
- ● OCR微调:关键字段识别(抬头、金额、日期、税号)
- ● 版式与图像理解:复杂票据结构解析
- ● 多模态信息对齐:文本、图像与语音的融合
- ● 参数高效微调方法(LoRA/Adapter)实战
- 案例演示:凭证识别与结构化信息提取
- ● 业务落地:从票据识别到自动化报销流程
▎第十二节:EvalScope实现模型评估
- ● EvalScope架构与LLM模型评估全生命周期
- ● 评估实战:评测流程与结果可视化
- ● 评估指标设计与结果的高效对比分析
- ● 主流大模型框架的集成方式
- ● 评估结果的结构化存储与复现机制
- ● 评估版本管理:模型、数据集与评测配置关联
- ● EvalScope的自动化评估与人工反馈结合机制
- ● EvalScop中的Prompt评估与提示词版本对比
- ● EvalScope的评估可观测性与评测链路追踪
- ● 基于EvalScope评估结果的模型部署与上线决策
- ● 刘老师 国内顶尖AI专家、大数据技术专家
西安邮电大学计算机科学与技术专业。拥有着20多年软件研发与企业培训经验,对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究,精通机器学习、深度学习、大模型技术。他的专业素养和教学能力备受学员赞誉,是众多技术爱好者心中的楷模。
- ● AI深度学习方法:Scikit-Learn,Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、YOLO、OpenCV熟悉主流机器学习算法、各种神经网络结构和图形图像识别技术。
LLM大模型方向:DeepSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微调、DeepSeek分布式训练、MindFormers生态、MoE混合专家模型。能根据客户的需求实现定制化的模型私有化部署、微调、对齐、量化。并对LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源码级的理解。
- ● 邹老师 某工业大学人工智能研究院院长
博士学历,毕业于中国地质科学院,兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授、硕士生导师。主持研发50多个人工智能领域工业级项目,广泛应用于能源、医疗、交通、气象、银行等多个领域。硕博期间主持研发大型行业建模软件,代码量100万行(从底层开发是考虑后期维护和产权)。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。成立中国科学院邹博人工智能研究中心,在翔创、天识等公司担任技术顾问,曾在多个在线平台授课,广受网友好评,累计学习人数超过百万。公开出版《强化学习》、《Python深度学习实践》、《自然语言处理》等11部专著和译著。在国内外期刊会议发表论文10余篇,获得国家发明专利1项,著书1本,译书6本。2017年主持科研项目荣获国土资源科学技术一等奖。
- ● 整体掌握大模型底层原理与API全栈开发;
- ● 掌握 Ollama/vLLM私有化部署与权限管控方案;
- ● 精通Dify、LangChain多框架智能体&RAG搭建;
- ● 学会MCP及Trae插件、WorkBuddy数字员工开发;
- ● 掌握AI图文、数字人、多模态票据微调实操;
- ● 运用EvalScope完成模型标准化评测迭代;
- ● 具备大模型项目从开发、部署到落地交付全栈能力。
- ● AI大模型全栈技术(高级)-考试说