这门课解决什么工作场景，适合谁学
当前大模型技术迭代极快，市面上多数课程仍停留在“调用 API 写提示词”的浅层应用层面。这导致学员在面对企业真实的私有化部署需求时，往往因为缺乏底层原理认知和实际环境搭建经验而束手无策。本课程聚焦于“狂野AI大模型第四期”，核心解决的是从理论认知到本地化实战落地的断层问题。它不致力于培养算法工程师，而是针对希望深入理解大模型底层机制、并能独立完成 Ollama 私有化部署的职场人，填补这一关键技能空白。
适合人群主要包括两类：一是有 Python 基础的开发者或运维人员，希望掌握本地模型运行与微调的前置知识，打通技术栈闭环；二是 AI 应用层产品经理或解决方案工程师，需要深刻理解模型架构、蒸馏机制及私有化部署的技术边界，以便在项目中更准确地评估可行性、控制成本并规避技术风险。对于零基础但具备基本计算机操作能力的转行者，课程也提供了相应的前置补强内容。
资料怎么用，建议先看哪几块
资料包结构严谨，逻辑清晰，涵盖前置课、入门导学、核心机制讲解及 Windows 环境下的 Ollama 私有化部署实战视频。建议遵循以下学习路径：首先，务必观看“AI大模型课程导学”与“大模型概念入门”，这两个模块旨在帮助你建立整体的知识框架，明确课程目标与技术栈，避免后续学习中方向迷失。其次，重点研读“大模型核心实现机制”及“DeepSeek 和蒸馏模型”模块。这是理解后续部署逻辑的理论基石，务必弄懂参数规模、注意力机制、模型压缩及蒸馏的基本概念，否则在配置私有化环境时将难以排查问题。最后，进入实战环节，跟随“Windows 系统 Ollama 私有化模型部署”视频，在本地环境完成模型下载、配置与运行，将理论转化为实际操作经验，确保每一步骤都能复现。
学完能独立做什么，如何配合练习
完成本课程学习后，你将能够独立在本地 Windows 环境下部署和运行开源大模型，理解私有化部署的具体需求场景与架构设计思路，具备评估不同模型（如 DeepSeek）性能表现与资源消耗成本的初步能力。你将不再只是大模型的被动“用户”，而是能成为其“管理者”与“集成者”，能够在离线或数据敏感场景下灵活应用 AI 技术。
为了最大化学习效果，建议在练习时采用“学用结合”的策略。每看完一个理论模块，立即在本地环境进行验证。例如，对比不同参数规模的模型在 Ollama 中的响应速度、显存占用及生成质量，详细记录关键配置参数及其对性能的影响。同时，尝试调整不同的系统参数，观察模型行为的细微变化，并形成自己的技术笔记。通过这种反复的实践与反思，才能真正内化知识，为后续进阶学习及复杂项目落地打下坚实基础，避免因纸上谈兵而无法应对实际工作中的突发状况。
课程目录
QQ_1776387170404.png 2026-4-17 10: 17 上传 ├──00阶段 前置课 | ├── 阶段1 AI大模型开发入门 | | ├──补充视频 | | ├──01 00-AI大模型课程导学.mp4 22.43M | | ├──02 01-大模型概念入门.mp4 26.85M | | ├──03 02-大模型核心实现机制.mp4 12.43M | | ├──04 03-deepseek和蒸馏模型.mp4 15.00M | | ├──05 04-私有化部署实战需求介绍.mp4 12.73M | | ├──06 05-私有化部署实战项目架构分析.mp4 9.10M | | ├──07 06-ollama简介.mp4 7.43M | | ├──08 07-Windows系统Ollama私有化模型部署.mp4 22.98M | | ├──09 08-Windows系统-基于Chatbox部署大模型前端.mp4 18.46M | | ├──10 09-[扩展]Mac系统部署Ollama私有化模型.mp4 16.91M | | ├──11 10-[扩展]Mac系统-基于Chatbox部署大模型前端.mp4 19.44M | | ├──12 14-Ollama基础Python代码.mp4 23.75M | | ├──13 15-Streamlit的基础API使用.mp4 32.35M | | ├──14 16-Streamlit开发对话网页.mp4 42.98M | | └──15 17-Ollama&Streamlit开发聊天机器人界面.mp4 25.29M | └── 阶段2 python基础 | | ├──01-【Python基础入门】课程资料 | | ├──01 01-（了解）Python语言简介.mp4 7.56M | | ├──02 02-（重点）Anaconda3软件安装.mp4 7.45M | | ├──03 03-（重点）PyCharm软件的安装与激活.mp4 14.92M | | ├──04 04-（重点）PyCharm配置与Python入门程序编写.mp4 8.37M | | ├──05 05-（重点）Python中的注释.mp4 8.34M | | ├──06 06-（重点）Python中的变量.mp4 8.91M | | ├──07 07-（重点）Python中的四种基本数据类型.mp4 13.58M | | ├──08 08-（重点）Python中的运算符.mp4 9.86M | | ├──09 09-（重点）Python中的输入与输出操作.mp4 22.08M | | ├──10 10-（重点）Python中的print()格式化输出.mp4 12.08M | | ├──11 11-（重点）Python中的if选择结构.mp4 7.37M | | ├──12 12-（重点）Python的if...else结构与if...elif...else多分支结构.mp4 15.27M | | ├──13 13-（重点）if嵌套结构.mp4 11.57M | | ├──14 14-（重点）Python实现猜拳游戏开发.mp4 14.88M | | ├──15 15-（重点）Python中模块的导入与使用.mp4 11.49M | | ├──16 16-（重点）Python中的for循环结构.mp4 7.45M | | ├──17 17-（重点）for循环与range()函数结合使用.mp4 12.00M | | ├──18 18-（重点）for循环中的两大关键词.mp4 12.30M | | ├──19 19-（重点）for循环综合案例之猜数字游戏开发.mp4 10.60M | | ├──20 20-（重点）列表容器定义与增删改查操作.mp4 17.41M | | ├──21 21-（重点）列表其他操作.mp4 9.44M | | ├──22 22-（重点）列表的切片操作.mp4 21.86M | | ├──23 23-（重点）列表相关函数与操作方法.mp4 23.36M | | ├──24 24-（重点）Python中的元组定义与访问.mp4 10.63M | | ├──25 25-（重点）字典的定义与增删改查操作.mp4 15.23M | | ├──26 26-（重点）集合的定义与使用.mp4 12.79M | | ├──27 27-（重点）函数的定义与调用.mp4 22.74M | | ├──28 28-（重点）Python中变量的作用域.mp4 18.17M | | ├──29 29-（扩展）global关键字的使用.mp4 9.35M | | ├──30 30-（重点）函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）.mp4 9.71M | | ├──31 31-（重点）默认值参数.mp4 8.14M | | ├──32 32-（重点）不定长参数.mp4 15.08M | | ├──33 33-（重点）lambda表达式.mp4 22.15M | | ├──34 34-（重点）面向过程与面向对象.mp4 11.28M | | ├──35 35-（重点）面向对象类和对象的概念.mp4 11.25M | | ├──36 36-（重点）面向对象中的self关键字.mp4 9.69M | | ├──37 37-（重点）对象属性的设置与获取.mp4 6.71M | | ├──38 38-（重点）__init__()魔术方法的使用.mp4 13.34M | | ├──39 39-（重点）__call__魔术方法的使用.mp4 8.00M | | ├──40 40-（重点）Python中类的继承.mp4 12.06M | | ├──41 41-（重点）继承中的重写操作.mp4 18.81M | | └──42 42-（重点）super()强制调用父类属性和方法.mp4 29.06M ├──【必备软件】狂野AI大模型 | ├──00_python学习相关软件包 | | ├──mac版本 | | ├──window版本 | | └──00_安装说明.txt 0.74kb | ├──01_ollama相关软件 | | ├──01_ollama软件 | | ├──02_Apifox软件 | | ├──03_Chatbox软件 | | └──04_其他资料 | └──狂野AI大模型 赠送资料 | | ├──11本AI大模型相关电子书.zip 309.49M | | └──简历模板.zip 2.03M ├──狂野AI大模型·4期 | ├──狂野AI大模型 赠送资料 | | ├──11本AI大模型相关电子书.zip 309.49M | | └──简历模板.zip 2.03M | └──狂野AI大模型 直播资料 | | ├──12月30日-Python串讲 | | ├──1月11日-Python串讲 | | ├──1月13日-私有化部署大模型串讲 | | ├──1月15日-搭建聊天机器人串讲 | | ├──1月18日-机器学习 | | ├──1月20日-机器学习 | | ├──1月22日-机器学习 | | ├──1月25日-机器学习 | | ├──1月27日-深度学习 | | ├──1月29日-深度学习 | | ├──1月30日-深度学习 | | ├──1月6日-Python串讲 | | ├──1月8日-Python串讲 | | ├──2月10日- NLP自然语言处理基础 | | ├──2月1日-深度学习 | | ├──2月26日-NLP自然语言处理基础 | | ├──2月28日-NLP自然语言处理基础 | | ├──2月3日-NLP自然语言处理 | | ├──2月5日-NLP自然语言处理基础 | | ├──2月7日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月10日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月12日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月1日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月3日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月5日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月8日-NLP自然语言处理基础 | | └──预习资料 ├──视频 | ├── 阶段1 大模型语言入门 | | ├──1-2 Python串讲 1月6号 | | ├──1-3 Python串讲1 1月8号 | | ├──1-4 Python串讲 2026-01- 11 | | ├──1-5 Python串讲 2026-01- 11 | | └──1-1 Python串讲1 12月30号.mp4 579.09M | ├── 阶段2 大模型部署机器人项目 | | ├──1-6 私有化部署大模型串讲 2026-01- 13 | | └──1-7 搭建聊天机器人串讲 2026-01- 15 | ├── 阶段3 机器学习 | | ├──1- 10 机器学习 2026-01- 20 | | ├──1- 11 机器学习 2026-01- 22 | | ├──1- 12 机器学习 2026-01- 25 | | ├──1-8 机器学习 2026-01- 18 | | └──1-9 机器学习 2026-01- 18 | ├── 阶段4 深度学习 | | ├──1- 13 深度学习 2026-01-27.mp4 432.07M | | ├──1- 14 深度学习 2026-01-29.mp4 427.59M | | ├──1- 15 深度学习 2026-01-30.mp4 673.59M | | ├──1- 16 深度学习 2026-02-01.mp4 969.12M | | └──1- 17 深度学习 2026-02-01.mp4 709.55M | └── 阶段5 NLP自然语言处理基础 | | ├──1- 18 NLP自然语言处理基础 2026-02- 03 | | ├──1- 19 NLP自然语言处理基础 2026-02- 05 | | ├──1- 20 NLP自然语言处理基础 2026-02- 07 | | ├──1- 21 NLP自然语言处理基础 2026-02- 07 | | ├──1- 22 NLP自然语言处理基础 2026-02- 10 | | ├──1- 23 NLP自然语言处理基础 2026-02- 26 | | ├──1- 24 NLP自然语言处理基础 2026-02- 28 | | ├──1- 25 NLP自然语言处理基础 2026-03- 01 | | ├──1- 26 NLP自然语言处理基础 2026-03- 03 | | ├──1- 27 NLP自然语言处理基础 2026-03- 05 | | ├──1- 28 NLP自然语言处理基础 | | └──1- 29 NLP自然语言处理基础 └──源码 课件资料 | ├──【必备软件】狂野AI大模型 | | ├──00_python学习相关软件包 | | ├──01_ollama相关软件 | | └──狂野AI大模型 赠送资料 | ├── 阶段1 大模型语言入门 | | ├──12月30日-Python串讲 | | ├──1月11日-Python串讲 | | ├──1月6日-Python串讲 | | └──1月8日-Python串讲 | ├── 阶段2 大模型部署机器人项目 | | ├──1月13日-私有化部署大模型串讲 | | └──1月15日-搭建聊天机器人串讲 | ├── 阶段3 机器学习 | | ├──1月18日-机器学习 | | ├──1月20日-机器学习 | | ├──1月22日-机器学习 | | └──1月25日-机器学习 | ├── 阶段4 深度学习 | | ├──1月27日-深度学习 | | ├──1月29日-深度学习 | | ├──1月30日-深度学习 | | ├──2月1日-深度学习 | | └──2月5日-NLP自然语言处理基础 | ├── 阶段5 NLP自然语言处理基础 | | ├──2月10日- NLP自然语言处理基础 | | ├──2月26日-NLP自然语言处理基础 | | ├──2月28日-NLP自然语言处理基础 | | ├──2月3日-NLP自然语言处理 | | ├──2月5日-NLP自然语言处理基础 | | ├──2月7日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月10日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月12日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月15日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月1日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月3日-NLP自然语言处理基础 | | ├──3月5日-NLP自然语言处理基础 | | └──3月8日-NLP自然语言处理基础 | ├── 阶段6 文本分类项目 | | ├──3月15日-投满分文本分类项目 | | ├──3月17日-投满分文本分类项目 | | └──3月19日-投满分文本分类项目 | └──预习资料 | | └──预习资料_机器学习
