先弄清楚：大模型应用开发到底值不值得学

很多上班族一听到大模型，第一反应是“这是算法工程师的事，我连 Python 都写不溜，学这个是不是在踩坑”。这门课的定位其实很明确：它不是教你从头训练一个大模型，也不是讲深奥的神经网络原理，而是教你怎么把现成的大模型能力，通过 API 调用和本地部署的方式，接入到自己的工作流或者小工具里。如果你平时经常处理重复性的文本工作，比如批量提取合同关键信息、自动生成周报初稿、做内部知识库问答，或者你想转行做应用开发，那这门课解决的就是“怎么把大模型变成你的专属生产力工具”这个问题。对于不想深究底层算法、只想用起来的人，这套思路非常务实。

这门课适合什么基础，学完能独立做什么

这套资料对基础的要求并不苛刻。你不需要懂高深的数学推导，但最好有一点 Python 基础，能看懂基础的函数调用和变量逻辑。如果你完全没碰过编程，第一节里的 Python 环境准备会帮你把开发环境搭好，但后续跟着写调用代码时可能会有点吃力。学完之后，你不一定能去开发底层框架，但能独立完成几件具体的事：配置好 Python 环境并跑通主流大模型的在线 API 调用，比如文心一言、通义千问；能把大模型接口封装进一个简单的应用框架里；能参照课程里的实战案例，自己动手搭一个简易版的 AI 助手应用，比如做一个能读取本地文档并自动回答问题的工具。这些技能在日常办公和轻量级开发场景里，是拿得出手的产出。

资料怎么看：先跑通在线调用，再碰实战

拿到资料后，建议别从头到尾按顺序死磕。第一部分讲发展历程和模型排名，快速过一遍了解背景就行，重点放在 Python 环境准备上，确保你的本地环境能正常跑代码。第二步直接跳到具体模型的 API 调用章节，先跟着文心一言和通义千问的在线调用视频，一行一行把代码敲出来，跑通一个最简单的对话接口。跑通在线调用能帮你建立信心，也能让你直观理解大模型应用的本质就是“发请求、收结果”。等在线调用没问题了，再看这些 API 如何在框架里整合应用，最后去啃快速搭建简易版应用的综合实战。配套练习时，建议你拿自己工作中的真实数据去测试，比如准备几份真实的会议纪要或者业务文档，让程序去处理，这样比跑通示例代码更有体感，也能帮你发现真实场景里调用大模型的各种边界问题。


掌握主流AI大模型的在线调用，本地搭建，开发案例，实战：快速搭建简易版AI大模型应用

课程目录

*   01 AI大模型认识和准备/

  *   01 AI大模型如何从入门，到快速搭建AI应用.mp4 (40.41 MB), 06:32

  *   02 AI大模型发展历程.mp4 (34.91 MB), 07:09

  *   03 AI大模型排名.mp4 (5.66 MB), 01:13

  *   04 Python环境准备.mp4 (9.83 MB), 02:52

*   02 文心一言/

  *   01 在线调用文心一言API.mp4 (73.04 MB), 13:53

  *   02 在线调用文心一言API - 补充.mp4 (35.47 MB), 06:50

  *   03 文心一言API在框架的应用.mp4 (47.27 MB), 08:48

*   03 通义千问/

  *   01 在线调用通义千问API.mp4 (29.18 MB), 05:08

  *   02 通义千问API在框架的应用.mp4 (15.68 MB), 02:57

*   04 ChatGPT/

  *   01 在线调用ChatGPT API.mp4 (32.23 MB), 06:47

  *   02 ChatGPT API在框架的应用.mp4 (10.22 MB), 01:58

*   05 DeepSeek V3和R1入门到实战：简易AI聊天机器人/

  *   01 DeepSeek V3和R1的特点和区别.mp4 (16.16 MB), 03:41

  *   02 DeepSeek调用接口.mp4 (44.57 MB), 08:00

  *   03 DeepSeek聊天机器人.mp4 (28.44 MB), 05:32

*   06 实战项目2：简易AI聊天机器人（文心一言）/

  *   01 AI应用的前端文件.mp4 (4.59 MB), 00:57

  *   02 AI大模型应用前端.mp4 (33.64 MB), 06:18

  *   03 AI应用的后端文件.mp4 (18.50 MB), 04:06

*   07 Windows部署AI大模型/

  *   01 Windows部署通义千问2.mp4 (35.15 MB), 07:47

  *   02 Windows部署Llama 3.mp4 (14.36 MB), 02:45

  *   03 Windows部署Stable Diffusion.mp4 (62.59 MB), 12:04

*   08 RAG快速了解/

  *   01 RAG是什么.mp4 (21.85 MB), 05:23

  *   02 RAG的设计思路.mp4 (5.73 MB), 02:54

  *   03 部署Embedding向量模型.mp4 (67.36 MB), 12:00