这门课解决什么问题，适合谁学

如果你是从传统后端开发转型，或者希望在大模型落地环节掌握主动权，这门课填补了“只会调用 API”和“真正理解训练原理”之间的空白。很多开发者能搭建 RAG 应用，却不懂微调时为何需要优化显存、PPO 如何工作，更不敢接手私有化部署项目。本课程直面这些痛点，从 Transformer 底层架构讲起，覆盖预训练、SFT 到 RLHF 的全链路，重点攻克大模型训练中的硬件限制与推理优化难题。

适合具备 Python 基础、了解 PyTorch 基本用法，并渴望深入 AI 工程化的程序员。不要求你是数学博士，但需要你有志于从应用层向下扎根，理解模型背后的数据流动与计算逻辑。

学习路径与核心模块建议

建议先攻克第一周的基础理论。Transformers 的注意力机制、编码解码器结构以及预训练与微调的本质区别，是后续所有操作的基石。务必配合辅导笔记弄懂 Reward 模型和 PPO 的基本原理，这是理解对齐技术的钥匙。

第二、三周聚焦数据艺术与训练优化。大模型训练不仅仅是代码，更是数据的艺术。学习如何在显存受限的情况下进行分布式训练和推理加速，是区分初级与中级算法工程师的关键分水岭。这部分内容实战性极强，建议边看视频边在本地复现核心概念。

学完能做什么，资料如何配合

完成全课程后，你将能够独立完成大模型的领域微调（Fine-tuning），掌握 LangChain 框架下的知识库问答系统开发，并具备在云服务器上进行模型量化、部署与服务的能力。这意味着你不再依赖外部黑盒接口，而是能构建符合企业隐私与安全要求的私有化大模型解决方案。

资料中包含了大量的图文辅导笔记和思考题，切勿跳过。它们是对视频内容的深度提炼，特别是 Transformer 各组件的拆解和训练流程的梳理。建议采用“视频建立直觉，笔记夯实细节，思考题检验盲点”的配合方式。第 5 周的全流程实战是综合验收，请确保前几周的基础扎实，以便顺利打通从数据准备到模型服务的全链路闭环。

课程目录

第1周 LLM进化路线、领域微调及NLP应用落地方式+大模型基础及pytorch训练加载应用模型 1-

10 图文： 大模型的核心--transformer 模型【学习辅导笔记】（1）.pdf
 502.52kb 1-

10 图文： 大模型的核心--transformer 模型【学习辅导笔记】（2）.pdf
 573.82kb 1-

11 图文： Transformer--编码和解码器【学习辅导笔记】.pdf
 421.68kb 1-

12 图文： Transformer--模型嵌入【学习辅导笔记】.pdf
 422.55kb 1-

13 图文： 【思考题】transformer 思考题（2）.pdf
 273.92kb 1-

13 图文： 【思考题】transformer 思考题（3）.pdf
 229.20kb 1-

13 图文： 【思考题】transformer 思考题（1）.pdf
 218.38kb 1-

14 图文： Transformer-前馈层【学习辅导笔记】（2）.pdf
 130.98kb 1-

14 图文： Transformer-前馈层【学习辅导笔记】（2）.pdf
 583.71kb 1-

15 图文： Transformer--残差归一化【学习辅导笔记】.pdf
 423.30kb 1-

16 图文： 大模型训练过程【学习辅导笔记】.pdf
 471.49kb 1-

17 图文： 大模型训练-SFT【学习辅导笔记】.pdf
 449.87kb 1-

18 图文： 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】（1）.pdf
 417.03kb 1-

18 图文： 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】（2）.pdf
 181.42kb 1-

19 图文： 大模型训练-PPO【学习辅导笔记】.pdf
 459.64kb 1-2 模型训练流程和CUDA原理及并行基础（1小时42分）.mp4
 1.05G 1-

20 图文： 大模型生成原理【学习辅导笔记】.pdf
 299.74kb 1-3 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（一）（1小时17分）.mp4
 986.82M 1-4 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（二）（1小时11分）.mp4
 1.05G 1-5 图文： 概览【学习辅导笔记】.pdf
 191.20kb 1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（1）.pdf
 366.65kb 1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（2）.pdf
 463.69kb 1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（3）.pdf
 451.14kb 1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（4）.pdf
 470.20kb 1-6图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（5).pdf
 477.02kb 1-7 图文： 大模型本质-概率统计【学习辅导笔记】.pdf
 419.25kb 1-8 图文： 训练过程-无监督预训练【学习辅导笔记】.pdf
 442.88kb 1-9 图文： 训练过程-有监督预训练【学习辅导笔记】.pdf
 443.69kb 第2周 大模型训练与微调研发背后的数据艺术+深入大模型基础理论夯实 2-1.mp4
 2.03G 2-2 深入大模型基础理论夯实（1小时26分）.mp4
 678.08M 第3周 大模型训练入门与进阶+大模型训练和推理优化框架和技巧 3-1 大模型训练入门与进阶（1小时29分）.mp4
 772.04M 3-2 大模型训练和推理优化框架和技巧（2小时23分）.mp4
 1.37G 第4周 深入掌握大模型应用开发框架LangChain+LangChain进阶-外挂知识库实现行业文档智能问答 4-1 深入掌握大模型应用开发框架LangChain（1小时53分）.mp4
 1.29G 4-2 LangChain进阶实战：外挂知识库实现行业文档智能问答实战项目（2小时11分）.mp4
 1.70G 第5周 大模型训练全流程实战+【实战】在云服务器微调和实操模型量化、模型推理和服务 5-1 大模型训练全流程实战（3小时01分）.mp4
 2.27G 5-2 教你如何创建一个训练容器.mp4
 11.21M 5-3 在llm__course容器中实现环境安装和SFT演示（26分）.mp4
 511.55M 5-4 在云服务器实操模型量化模型推理和服务（28分）.mp4
 652.85M 第6周 四大行业微调模型落地案例和技术方案 6-1 四大行业微调模型落地案例和技术方案（2小时01分）.mp4
 2.05G 第7周、实现行业文档智能问答技术方案+知识图谱构建 下游应用技术方案 7-1 实现行业文档智能问答技术方案.mp4
 1.19G 7-2 知识图谱构建 下游应用技术方案（1小时48分.mp4
 1.68G 第8周 人才需求与招聘专场 8-1 市场需求与招聘专场【根据具体情况开展】（2小时02分）.mp4
 1.07G 源码+PDF课件 第1章 LLM的进化路线领域微调及其NLP应用范式.pdf
 48.00M 第2章 大模型训练与微调研发背后的数据艺术.pdf
 12.21M 第3章 结合代码理解Transformer模型.pdf
 2.37M 第4章 LLM的训练方法讲解.pdf
 1.32M 第5章 大模型框架选型.pdf
 4.19M 第5章 模型训练训练优化.pdf
 2.51M 第6章 大模型SFT实践.pdf
 536.14kb 第6章 模型部署.pdf
 3.48M 第7章 四大行业微调模型落地案例和技术方案.pdf
 24.95M 第8章 大模型外挂知识库实现行业文档智能问答.pdf
 8.75M 第9章 知识图谱构建下游应用技术方案.pdf
 13.48M 源码 llm 体系课-LLM大语音模型算法特训 带你转型AI大语音模型算法工程师/