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丁师兄大模型-2025年大模型训练营【系统课】

0 人浏览发布 2026-10-17更新 2026-10-18

大模型应用落地的核心缺口

很多上班族和转行者对“大模型”的认知仍停留在调用 ChatGPT 写文案或简单对话上，这导致他们无法在真实职场中构建具有壁垒的技术能力。这门课主要解决从“会使用工具”到“能独立开发应用”之间的断层。它不纠结于底层数学推导，而是聚焦于如何结合 LangChain、RAG 检索增强生成以及 Agent 智能体编排，让大模型真正接入业务流程。对于想切入 AI 开发领域的读者，这是一个绕过复杂理论、直达工程实践的系统化路径，特别适合那些有基础 Python 能力，但缺乏完整项目经验的人。

基础门槛与核心模块

这门课并非零基础扫盲，建议学员至少掌握 Python 基础语法、熟悉 HTTP 请求响应机制，并对 Git 版本控制有基本操作能力。如果连函数定义和类的基本概念都不清楚，直接看这门课会非常吃力，建议先补齐 Python 基础再回来。课程核心内容划分为三个层级：首先是 LLM 应用架构设计，理解提示工程进阶策略及上下文窗口管理；其次是 RAG 系统实战，涵盖数据清洗、向量数据库选型及检索精度优化；最后是 Agent 与多模态开发，涉及工具调用逻辑及多智能体协作。资料包中提供的代码案例和笔记是理解这些抽象概念的关键，它们不是用来背诵的，而是用来拆解和重构的。

学习路径与实操建议

建议不要按顺序从头看到尾，而是采用“目标导向”的学习法。首先直接跳至 RAG 章节，因为这是目前企业落地最频繁的场景，理解如何通过外挂知识库解决大模型幻觉问题，能立刻建立价值感。随后回过头补充 LLM 架构基础，最后进入 Agent 部分。学完这套体系，你应当能够独立搭建一个基于私有数据的问答机器人，或是一个能自动执行多步任务的工作流助手，而不仅仅是调用 API。在配合练习时，务必脱离视频中的示例数据，使用自己行业内的真实文档进行微调测试。资料中的配置模板和报错排查指南是你的调试伴侣，当代码跑不通时，先对照资料检查环境依赖和参数设置，不要盲目改代码。记住，这门课的价值不在于看完视频，而在于你动手改出的第一个能跑通的实际项目。

丁师兄大模型-2025年大模型训练营【系统课】

本课程隶属加密课程 · 其他平台名师课补充【补充】，完整课程目录与配套资料如下。

课程目录

LLM模型/
LLM-Interview-Plus/
多模态常见面试题.pdf
大模型 RAG 检索增强生成面.pdf
大模型校招面试题.pdf
大模型（LLMs）Tokenizer篇.pdf
大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
大模型（LLMs）幻觉面.pdf
大模型（LLMs）推理加速篇.pdf
大模型（LLMs）显存问题面.pdf
大模型（LLMs）蒸馏面.pdf
大模型（LLMs）面试题答案Plus.pdf
大模型（LLMs）langchain面/
基于LLM+向量库的文档对话经验面.pdf
大模型（LLMs）langchain面.pdf
大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)面/
LoRA篇.pdf
参数高效微调篇PRFT.pdf
提示学习（Prompting）篇.pdf
适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
大模型（LLMs）agent 面.pdf
大模型（LLMs）基础面.pdf
大模型（LLMs）幻觉面.pdf
大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
大模型（LLMs）微调面.pdf
大模型（LLMs）推理面.pdf
大模型（LLMs）训练集面.pdf
大模型（LLMs）评测面.pdf
大模型（LLMs）进阶面.pdf
阶段10：推理引擎部署与优化实战/
学习资料.doc
怎么学.docx
本阶段作业和考试.docx
阶段11：综合项目实战1/
项目实战1：智能座舱汽车知识大脑_files/
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项目实战2：法律方向智能问答系统/
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大模型综合项目二.zip
简历模版-项目实战2.md
项目题库-项目实战2.md
阶段1：大模型必备的深度学习基础/
1.【框架】Pytorch学习/
PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】/
1.P1. PyTorch环境的配置及安装（Configuration and (Av74281036,P1) .mp4
10.P9. Transforms的使用（一）(Av74281036,P10) .mp4
11.P9. Transforms的使用（二）(Av74281036,P11) .mp4
12.常见的Transforms（一）(Av74281036,P12) .mp4
13.常见的Transforms（二）(Av74281036,P13) .mp4
14.torchvision中的数据集使用(Av74281036,P14) .mp4
15.DataLoader的使用(Av74281036,P15) .mp4
16.神经网络的基本骨架-nn.Module的使用(Av74281036,P16) .mp4
17.土堆说卷积操作（可选看）(Av74281036,P17) .mp4
18.神经网络-卷积层(Av74281036,P18) .mp4
19.神经网络-最大池化的使用(Av74281036,P19) .mp4
2.P2. Python编辑器的选择、安装及配置（PyCharm、Jupyter(Av74281036,P2) .mp4
20.神经网络-非线性激活(Av74281036,P20) .mp4
21.神经网络-线性层及其他层介绍(Av74281036,P21) .mp4
22.神经网络-搭建小实战和Sequential的使用(Av74281036,P22) .mp4
23.损失函数与反向传播(Av74281036,P23) .mp4
24.优化器（一）(Av74281036,P24) .mp4
25.现有网络模型的使用及修改(Av74281036,P25) .mp4
26.网络模型的保存与读取(Av74281036,P26) .mp4
27.完整的模型训练套路（一）(Av74281036,P27) .mp4
28.完整的模型训练套路（二）(Av74281036,P28) .mp4
29.完整的模型训练套路（三）(Av74281036,P29) .mp4
3.【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False(Av74281036,P3) .mp4
30.利用GPU训练（一）(Av74281036,P30) .mp4
31.利用GPU训练（二）(Av74281036,P31) .mp4
32.完整的模型验证套路(Av74281036,P32) .mp4
33.【完结】看看开源项目(Av74281036,P33) .mp4
4.P3. Python学习中的两大法宝函数（当然也可以用在PyTorch）(Av74281036,P4) .mp4
5.P4. PyCharm及Jupyter使用及对比(Av74281036,P5) .mp4
6.P5. PyTorch加载数据初认识(Av74281036,P6) .mp4
7.P6. Dataset类代码实战(Av74281036,P7) .mp4
8.P7. TensorBoard的使用（一）(Av74281036,P8) .mp4
9.P8. TensorBoard的使用（二）(Av74281036,P9) .mp4
pytorch-tutorial-master.zip
怎么学.doc
2.【原理】深度学习必看/
视频/
1.1.绪论求三连(Av836329979,P1) .mp4
10.10. 10. 10. 2.1 关于概率的一些基本概念(Av836329979,P10) .mp4
11.11. 11. 11. 2.2 机器学习定义(Av836329979,P11) .mp4
12.12. 12. 12. 2.3 机器学习类型(Av836329979,P12) .mp4
13.13. 13. 13. 2.4 机器学习的要素(Av836329979,P13) .mp4
14.14. 14. 14. 2.5 泛化与正则化(Av836329979,P14) .mp4
15.15. 15. 15. 2.6 线性回归(Av836329979,P15) .mp4
16.16. 16. 16. 2.7 多项式回归(Av836329979,P16) .mp4
17.17. 17. 17. 2.8 线性回归的概率视角(Av836329979,P17) .mp4
18.18. 18. 18. 2.9 模型选择与“偏差-方差”分解(Av836329979,P18) .mp4
19.19. 19. 19. 2.10 常用的定理(Av836329979,P19) .mp4
2.2. 2. 2. 1.1 人工智能(Av836329979,P2) .mp4
20.20. 20. 20. 3 线性模型(Av836329979,P20) .mp4
21.21. 21. 21. 3.1 分类问题示例(Av836329979,P21) .mp4
22.22. 22. 22. 3.2 线性分类模型(Av836329979,P22) .mp4
23.23. 23. 23. 3.3 交叉熵与对数似然(Av836329979,P23) .mp4
24.24. 24. 24. 3.4 Logistic回归(Av836329979,P24) .mp4
25.25. 25. 25. 3.5 Softmax回归(Av836329979,P25) .mp4
26.26. 26. 26. 3.6 感知器(Av836329979,P26) .mp4
27.27. 27. 27. 3.7 支持向量机(Av836329979,P27) .mp4
28.28. 28. 28. 3.8 线性分类模型小结(Av836329979,P28) .mp4
29.29. 29. 29. 4 前馈神经网络(Av836329979,P29) .mp4
3.3. 3. 3. 1.2 如何开发人工智能系统？(Av836329979,P3) .mp4
30.30. 30. 30. 4.1 神经元(Av836329979,P30) .mp4
31.31. 31. 31. 4.2 神经网络(Av836329979,P31) .mp4
… 共 1182 条

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