解决什么问题与适合基础

这门课旨在解决零基础学员在转向AI大模型开发时的两大痛点：一是技术栈过于分散，难以将LLM（大语言模型）的调用、微调与业务逻辑串联成可落地的项目；二是缺乏商业视角，做完技术Demo却无法转化为实际的产品功能。课程定位非常明确，面向的是没有Python基础或仅有少量脚本经验的职场人士。它不假设你懂深度学习理论，而是从环境搭建起步，逐步过渡到RAG（检索增强生成）系统、Agent智能体开发。如果你此前修过Java、前端或传统后端课程，或者完全无编程背景但希望利用AI工具提效，这套资料都适用。它不适合那些已经熟练掌握PyTorch底层原理、追求极致模型训练细节的算法研究员，因为课程重心在于工程化应用而非理论推导。

核心模块学习与进阶路径

建议的学习路径应避开“从头听到尾”的线性误区，而是以任务驱动为主。首先，重点攻克“大模型基础调用”与“Python数据处理”部分，这是后续所有功能的基石，确保你能独立编写脚本清洗数据并稳定调用API。其次，深入研习“RAG知识库构建”模块，这是目前企业落地最多的场景，你需要理解向量数据库的选型、分块策略以及召回准确率的优化。最后，进入“商业实战”阶段，关注如何构建具备多工具调用能力的Agent，并涉及模型微调的数据准备与评估。不要死磕晦涩的数学公式，资料中关于模型原理的章节可作为选读，将精力集中在代码实战和项目复盘上。学完这些核心板块，你应当能独立开发一个垂直领域的智能问答助手，或为企业内部文档建立高效的检索系统。

资料配合与练习建议

这套资料的优势在于配套了完整的实战项目代码库和调试日志。学习时，切勿只看不练。建议每听完一个核心章节，立即在本地复现对应的Demo，并尝试修改其中的参数以观察结果变化。资料中提供的案例通常已经过脱敏处理，适合直接作为模板进行二次开发。特别要注意利用其中的“排错指南”，当遇到环境依赖冲突或API限流问题时，先查阅资料中的高频错误对照表，再动手解决，这比盲目搜索更节省时间。学完后的独立能力检验标准是：能否在两天内，根据给定的需求文档，从零搭建出一个包含前端界面、后端逻辑及大模型接口的最小可行产品（MVP）。若能做到，说明你已具备进入AI应用开发岗位的初级能力，可进一步通过参与开源项目或内部试点项目来深化经验，而无需再从头寻找新的入门课程。

咕泡教育-2026年A5第七期：AI大模型零基础到商业实战全栈课【系统课】

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课程目录

01 第一章 0基础学习导入/
01 0基础前置学习.mp4.sz
02 第二章 AI 大模型行业认知与学前筑基/
02 AI 大模型产业全景与零基础学习路径规划.sz
03 第三章 大模型对话助手开发/
03 大模型 API 调用与基础对话程序开发.sz
04 标准化提示词工程与角色化 AI 助手设计.sz
05 多轮对话管理与上下文记忆实现.sz
06 结构化输出、效果评测与云端部署.sz
04 第四章 低代码 AI 工作流应用搭建/
07 低代码平台入门与单步骤工作流开发.sz
08 多步骤任务编排与自动化工作流设计.sz
09 条件分支逻辑与外部工具集成开发.sz
10 工作流联调、应用发布与云端共享部署.sz
05 第五章 企业级私有知识库问答系统/
11 RAG 架构原理与企业级项目方案设计.sz
12 多格式文档加载与数据清洗.sz
13 文本分块策略与向量嵌入技术实现.sz
14 向量数据库构建与语义检索功能开发.sz
15 检索增强生成与精准问答系统实现.sz
16 RAG 系统优化、全栈评测与云端标准化部署.sz
06 第六章 通过 Claude Code 实现自主决策 AI 智能体开发/
17 Claude Code 安装配置与 Al Coding 基础实战.sz
18 设计驱动开发(SDD)方法论与智能体项目启动.sz
19 SDD 文档对齐与智能体核心模块设计.sz
20 Claude code 驱动编码与前后端模块实现.sz
21 前后端联调、系统测试与稳定性优化.sz
22 项目交付、企业级部署与 Al Coding 工程化总结.sz
07 第七章 Skills管理与多智能体协作开发/
25 多智能体架构与A2A 交互.mp4
26 MCP 消息传递、A2A 通信与协同推理开发.mp4
27 多智能体与技能池 RAG MCP 工具链深度融合.mp4
28 多智能体系统评测与云端部署.mp4
08 第八章 行业大模型微调与推理优化/
29 大模型微调原理与低算力训练方案选型.sz
09 第九章 多模态 AI 数字员工全栈开发与上线/
10 第一十章 课程总结与就业能力提升/
11 第一十一章 CODEX 智能体工作流实战/
13 1-CODEX安装与配置方法.mp4.sz
14 2-CODEX界面基础使用.mp4.sz
15 1-智能体基础知识(CLI与API).mp4.sz
16 2-规划-记忆-大模型在智能体中的作用.mp4.sz
17 3-使用CODEX做自己的第一个技能.mp4.sz
18 4-技能的组成解读.mp4.sz
19 1-整体业务流程与效果展示.mp4.sz
20 2-完成自动化剧本创作.mp4.sz
21 3-配置做图技能并自动化并行生成.mp4.sz
22 4-配置完成自动化做视频功能.mp4.sz
23 5-测试视频接口并分析.mp4.sz
24 6-配置自动化剪辑插件并测试.mp4.sz
25 7-配置剪映小助手插件得到草稿.mp4.sz
26 8-完成测试例子(无剪辑-可快进).mp4.sz
27 1-Excel表格处理与数据分析.mp4.sz
28 2-自动化做PPT的第一步：理解业务逻辑.mp4.sz
29 3-定义模板与大纲编辑.mp4.sz
30 4-得到基于图的完整的PPT.mp4.sz
31 5-可编辑版本并做成技能.mp4.sz
32 1-做设计图的通用逻辑分析.mp4.sz
33 2-选择合适的API来完成任务.mp4.sz
34 3-完成设计图制作的流程.mp4.sz
35 4-做成技能并测试.mp4.sz
36 1-视频复刻整体业务逻辑分析.mp4.sz
37 2-构建视频创作九宫格图.mp4.sz
38 3-得到运镜逻辑与旁白等素材.mp4.sz
39 4-输出视频复刻结果.mp4.sz
40 1-故事板做视频的逻辑分析.mp4.sz
41 2-得到拆解的白底素材.mp4.sz
42 3-合并模特穿搭效果图.mp4.sz
43 4-完成运镜与视频制作.mp4.sz
44 1-故事板做视频的逻辑分析1.mp4.sz
45 2-故事板的设计与填充方法.mp4.sz
46 3-根据故事完成视频制作.mp4.sz
47 1-准备工作（需配置的工具）.mp4.sz
48 2-完成需求文档制作.mp4.sz
49 3-完成UI界面的制作以及预览.mp4.sz
50 4-小程序代码功能调试（可快进）.mp4.sz
51 5-测试与上传发布.mp4.sz
52 1-自动化剪辑插件介绍与分析.mp4.sz
53 2-Codex配置开源模型及其应用方法.mp4.sz
54 3-配置语音与时间线本地化工具.mp4.sz
55 4-制作剪辑动画的故事板.mp4.sz
56 5-用HyperFrames完成特效制作.mp4.sz
57 1-整体流程与开源项目分析.mp4.sz
58 2-用Docker自动化配置开源数字人项目.mp4.sz
59 3-修改开源项目加入自己的音色.mp4.sz
60 4-对口播视频用HyperFrames加上自动化剪辑.mp4.sz
61 1-项目效果演示与流程分析.mp4.sz
62 2-数字人口播视频接口配置.mp4.sz
63 3-刻录自己的语音接口配置.mp4.sz
64 4-获取短视频文案接口配置.mp4.sz
65 5-软件开发流程与配置方法.mp4.sz
66 1-GIT与GITHUB介绍.mp4.sz
67 2-GITHUB功能介绍.mp4.sz
68 3-GIT指令基本操作方法.mp4.sz
69 4-项目移植到GITHUB服务器.mp4.sz
70 1-结合飞书的逻辑分析.mp4.sz
71 2-接入飞书skill完成多维表格处理任务.mp4.sz
72 3-在飞书中接入自己的智能体(可以手机上使用).mp4.sz
73 1-Obsidian能解决的问题分析.mp4.sz
74 2-Obsidian中配置CODEX使用.mp4.sz
75 3-使用Obsidian插件来获取数据.mp4.sz
76 4-接入开源项目做行业分析总结.mp4.sz
77 5-基于知识库的模板和检索信息做小红书图文.mp4.sz
78 1-Nature-Skill完成科研相关工作.mp4.sz
11 第一十一章 小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用/
08 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4.sz
09 2-插件配置方法与参数.mp4.sz
10 3-大模型节点配置方法.mp4.sz
11 4-结束节点配置.mp4.sz
12 5-智能体配置方法.mp4.sz
13 1-循环节点方法解读.mp4.sz
14 2-循环中参数的定义方法.mp4.sz
15 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4.sz
16 4-智能体测试与输出节点.mp4.sz
17 5-批处理的作用与效果.mp4.sz
18 1-做视频素材业务逻辑分析.mp4.sz
19 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4.sz
20 3-完成剧本节点输出.mp4.sz
21 4-画面描述与图像生成节点构建.mp4.sz
22 5-图像违规词限制与运镜节点.mp4.sz
23 6-视频节点构建与错误分析.mp4.sz
24 7-图像生成节点错误调试并保险.mp4.sz
25 8-视频生成节点容易违规的解决方法.mp4.sz
26 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4.sz
27 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4.sz
28 11-选修：工作流中添加视频插件.mp4.sz
29 1-时间线定义方法.mp4.sz
30 2-剪映插件介绍.mp4.sz
31 3-时间线和素材绑定方法.mp4.sz
32 4-剪映草稿添加素材方法.mp4.sz
33 5-得到合成后的视频.mp4.sz
34 1-对话流配置与创建.mp4.sz
35 2-选择器的使用方法.mp4.sz
36 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4.sz
37 4-知识库构建与匹配方法.mp4.sz
38 5-汇总输出与测试.mp4.sz
39 1-效果演示与数据读取.mp4.sz
40 2-数据清洗与处理.mp4.sz
41 3-结合DeepSeek构建代码节点.mp4.sz
42 4-结合DeepSeek进行数据分析.mp4.sz
43 5-配置插件把分析结果存在excel里.mp4.sz
44 6-数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4.sz
45 7-不同可视化图表配置方法.mp4.sz
46 8-输出与展示配置.mp4.sz
47 1-影刀RPA分析.mp4.sz
48 2-影刀安装方法.mp4.sz
49 3-影刀流程配置方法实例.mp4.sz
50 4-执行循环操作.mp4.sz
51 5-完成文案采集的全部功能.mp4.sz
52 1-coze动物奥运会.mp4.sz
53 2-裸眼3D.mp4.sz
54 3-剪映助手和剪映结合使用.mp4.sz
55 4-发票内容识别写入飞书.mp4.sz
56 5-卡通风格历史故事.mp4.sz
57 6-美女跳舞.mp4.sz
12 第一十二章 Dify 智能应用开发实战/
58 1-低代码Agent开发框架介绍.mp4.sz
59 2-Dify介绍.mp4.sz
60 3-开源版 Dify与商业版 Dify.mp4.sz
61 4-Dify阿里云计算巢部署.mp4.sz
62 5-Dify Docker部署流程.mp4.sz
63 6-Dify租赁云平台部署.mp4.sz
64 7-Dify使用Olllama部署模型.mp4.sz
65 8-Dify核心功能介绍.mp4.sz
66 9-Dify案例实践之对话应用构建.mp4.sz
67 10-Dify文本生成应用.mp4.sz
68 11-Dify Agent开发初体验.mp4.sz
69 12-Dify文生图智能体开发实战.mp4.sz
70 13-Dify工作流搭建智能助教.mp4.sz
71 14-Dify ChatFlow搭建文章总结助手.mp4.sz
13 第一十三章 OpenCLaw技术架构深度解析--打造您个人专属的贾维斯/
72 1、OpenClaw开源项目介绍.mp4.sz
73 2、openclaw的安装部署.mp4.sz
74 3.OpenClaw常用命令.mp4.sz
75 4、OpenClaw的文件系统.mp4.sz
76 5.OpenClaw整体架构.mp4.sz
77 6.OpenClaw核心功能精讲之AgentSkills.mp4.sz
78 法律数字分身1_技术方案分析-修改.mp4.sz
79 法律数字分身2_sql-query-help技能实现-修改.mp4.sz
80 法律数字分身3_case_arrange&amp;case-search技能实现.mp4.sz
81 法律数字分身4-接入飞书应用.mp4.sz
82 6.2 无限对话上下文记忆.mp4.sz
83 6.3 越用越懂你的秘密-修改.mp4.sz
84 6.4 HeatBeat与Cron项目实战：邮件自动化助手.mp4.sz
85 6.5 OpenClaw接入MCP.mp4.sz
86 项目实战三_一句话生成精美PPT(放到6.5小节之后).mp4.sz
87 7.1多Agent系统概述&amp;中心化协调者+subAgent系统.mp4.sz
88 7.2 SubAgent项目实战-高质量调研报告生成&amp;软件研发3人协同小组.mp4.sz
89 7.3 Persist MultiAgent实战&amp;多渠道数字分身.mp4.sz
14 第一十四章 Python快速入门/
100 Python函数定义和调用.mp4.sz
101 函数的参数.mp4.sz
102 递归和Lambda函数.mp4.sz
103 Python类和对象.mp4.sz
104 Python类的继承.mp4.sz
90 anaconda与pytorch安装教程.mp4.sz
91 Pycharm安装与环境配置.mp4.sz
92 Python简介.mp4.sz
93 Python数据类型.mp4.sz
94 Python列表.mp4.sz
95 Python元组.mp4.sz
96 Python集合.mp4.sz
97 Python字典.mp4.sz
98 Python条件判断.mp4.sz
99 Python循环.mp4.sz
15 第一十五章 Python数据科学必备工具包实战/
105 NumPy 零基础入门：数组初探.mp4.sz
106 NumPy 进阶实操：排序、连接与数组形状调整.mp4.sz
107 NumPy 实操进阶：数组堆叠拆分与数学运算.mp4.sz
108 NumPy 实操进阶：数组聚合与矩阵变形.mp4.sz
109 NumPy 数学公式实现与 MSE 计算.mp4.sz
110 Pandas Series.mp4.sz
111 Pandas DataFrame.mp4.sz
112 Pandas CSV文件处理.mp4.sz
113 Pandas Excel读写操作.mp4.sz
114 Pandas数据清洗.mp4.sz
115 Pandas数据排序与聚合.mp4.sz
116 Matplotlib初识.mp4.sz
117 Matplotlib折线图绘制.mp4.sz
118 Matplotlib散点图的绘制.mp4.sz
119 Matplotlib柱状图.mp4.sz
120 Matplotlib饼图绘制.mp4.sz
121 Matplotlib绘制直方图.mp4.sz
122 Matplotlib绘制箱线图.mp4.sz
123 Matplotlib多子图操作.mp4.sz
124 Matplotlib图表样式美化与保存.mp4.sz
125 Seaborn基础教学（环境准备和基础配置）.mp4.sz
126 Seaborn基础教学（scatterplot散点图）.mp4.sz
127 Seaborn基础教学（折线图lineplot).mp4.sz
128 Seaborn基础教学（直方图histplot).mp4.sz
129 seaborn基础教学（核密度曲线kdeplot).mp4.sz
130 seaborn基础教学（箱线图boxplot）.mp4.sz
131 Seaborn基础教学（小提琴图Violinplot）.mp4.sz
132 Seaborn基础教学（柱状图barplot）.mp4.sz
133 Seaborn基础教学（计数图countplot）.mp4.sz
134 Seaborn基础教学（热力图heatmap）.mp4.sz
135 Seaborn基础教学（配对图pairplot）.mp4.sz
136 Seaborn基础教学（与Matplotlib配合使用）.mp4.sz
137 Seaborn基础教学（综合案例：泰坦尼克号乘客数据分析）.mp4.sz
16 第一十六章 LangChain 零基础入门到企业级应用实战/
138 1-1-langchain1.0快速构建智能体.mp4.sz
139 1-2-langchain1.0使用中间件构建智能体.mp4.sz
140 2-1-langchain框架介绍.mp4.sz
141 2-2-langchain的基本使用.mp4.sz
142 2-3-langchain的多轮对话的封装.mp4.sz
143 2-4-langchain提示模版.mp4.sz
144 2-5-langchain输出解析器.mp4.sz
145 2-6-langchain Agent调用工具.mp4.sz
146 2-7-langchain向量存储.mp4.sz
147 2-8-langchain RAG的快速实现.mp4.sz
148 3-1-langchain提示模版的创建.mp4.sz
149 3-2-langchain聊天提示模版.mp4.sz
150 3-3-langchain少样本提示模版.mp4.sz
151 3-4-langchain模型的调用.mp4.sz
152 3-5-langchain文本向量模型.mp4.sz
153 3-6-langchain输出解析器.mp4.sz
154 3-7-langchain返回预定义格式数据.mp4.sz
155 3-8-输出解析器实际应用.mp4.sz
156 4-1-langchain链的基本使用.mp4.sz
157 4-2-用langchain写Python代码并执行来生成答案.mp4.sz
158 4-3-链的调用方式.mp4.sz
159 4-4-langchain内置链.mp4.sz
160 5-1-langchain实现RAG文档加载.mp4.sz
161 5-2-langchain实现RAG文档切分.mp4.sz
162 5-3-langchain实现RAG向量存储.mp4.sz
163 5-4-langchain实现RAG整体流程.mp4.sz
164 6-1-langchain定义工具.mp4.sz
165 6-2-langchain工具绑定到模型.mp4.sz
166 7-1-langchain agent基本使用.mp4.sz
167 7-2-langchain agent多工具调用.mp4.sz
168 7-3-langchain agent流式输出.mp4.sz
169 8-1-langchain之memory基本使用.mp4.sz
170 8-2-langchain之memory工具调用.mp4.sz
171 8-3-langchain memory客服系统实战.mp4.sz
172 8-4-langchain之memory持久化存储.mp4.sz
173 8-5-langchain之memory持久化实战.mp4.sz
174 9-1-SummarizationMiddleware基本使用.mp4.sz
175 9-2-langchain手动修剪历史消息.mp4.sz
176 10-1-langchain中间件基础.mp4.sz
177 10-2-langchain日志中间件.mp4.sz
178 10-3-langchain计数&amp;消息修剪中间件.mp4.sz
179 10-4-langchain输出验证&amp;人在闭环中间件.mp4.sz
180 11-1-向量检索&amp;BM25介绍.mp4.sz
181 11-2-RAG进阶混合检索器.mp4.sz
182 1-项目整体介绍.mp4.sz
183 2-命令行参数解析.mp4.sz
184 3-项目整体配置文件.mp4.sz
185 4-模型的初始化.mp4.sz
186 5-PDF文件解析案例.mp4.sz
187 6-项目日志模块.mp4.sz
188 7-图书类的定义.mp4.sz
189 8-PDF文本解析处理.mp4.sz
190 9-PDF表格解析处理.mp4.sz
191 10-翻译器功能完成.mp4.sz
192 11-翻译功能整体测试.mp4.sz
193 12-文件写入类的定义.mp4.sz
194 13-翻译结果写入PDF文件.mp4.sz
195 14-完善写入PDF文件.mp4.sz
196 15-翻译结果写入MD文件.mp4.sz
17 第一十七章 知识图谱技术与构建/
197 1-知识图谱通俗解读.mp4.sz
198 2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4.sz
199 3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4.sz
200 4-金融与推荐领域的应用.mp4.sz
201 5-数据获取分析.mp4.sz
202 1-数据关系抽取分析.mp4.sz
203 2-常用NLP技术点分析.mp4.sz
204 3-graph-embedding的作用与效果.mp4.sz
205 4-金融领域图编码实例.mp4.sz
206 5-视觉领域图编码实例.mp4.sz
207 6-图谱知识融合与总结分析.mp4.sz
208 1-Neo4j图数据库介绍.mp4.sz
209 2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4.sz
210 3-可视化例子演示.mp4.sz
211 4-创建与删除操作演示.mp4.sz
212 5-数据库更改查询操作演示.mp4.sz
213 1-使用Py2neo建立连接.mp4.sz
214 2-提取所需的指标信息.mp4.sz
215 3-在图中创建实体.mp4.sz
216 4-根据给定实体创建关系.mp4.sz
217 1-项目概述与整体架构分析.mp4.sz
218 2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4.sz
219 3-任务流程概述.mp4.sz
220 4-环境配置与所需工具包安装.mp4.sz
221 5-提取数据中的关键字段信息.mp4.sz
222 6-创建关系边.mp4.sz
223 7-打造医疗知识图谱模型.mp4.sz
224 8-加载所有实体数据.mp4.sz
225 9-实体关键词字典制作.mp4.sz
226 10-完成对话系统构建.mp4.sz
227 1-关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4.sz
228 2-LTP工具包概述介绍.mp4.sz
229 3-pyltp安装与流程演示.mp4.sz
230 4-得到分词与词性标注结果.mp4.sz
231 5-依存句法概述.mp4.sz
232 6-句法分析结果整理.mp4.sz
233 7-语义角色构建与分析.mp4.sz
234 8-设计规则完成关系抽取.mp4.sz
235 1-竞赛任务目标.mp4.sz
236 2-图模型信息提取.mp4.sz
237 3-节点权重特征提取(PageRank).mp4.sz
238 4-deepwalk构建图顶点特征.mp4.sz
239 5-各项统计特征.mp4.sz
240 6-app安装特征.mp4.sz
241 7-图中联系人特征.mp4.sz
242 1-数据与任务介绍1.mp4.sz
243 2-整体模型架构1.mp4.sz
244 3-数据-标签-语料库处理1.mp4.sz
245 4-输入样本填充补齐1.mp4.sz
246 5-训练网络模型1.mp4.sz
247 6-医疗数据集（糖尿病）实体识别1.mp4.sz
18 第一十八章 从模型训练到模型微调入门到精通/
248 课程大纲介绍.mov.sz
249 大模型训练主要阶段与应用价值.mov.sz
250 大模型微调难点与挑战.mov.sz
251 主流显卡介绍与选择.mov.sz
252 本地微调环境搭建.mov.sz
253 云算力租赁介绍.mov.sz
254 llamafactory项目介绍与安装部署.mov.sz
255 llamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示.mov.sz
256 llamafactory-webui难点参数理论讲解.mov.sz
257 1.数据集的来源与llamafactory中的数据集.mp4.sz
258 2.数据集的构建.mp4.sz
259 3.微调方法理论介绍与日志监控.mp4.sz
260 4.项目实战一：lora微调演示.mp4.sz
261 5.BAdam&amp;Galora微调原理讲解.mp4.sz
262 6.大模型加速技术.mp4.sz
263 量化核心原理介绍.mp4.sz
264 PTQ量化原理.mp4.sz
265 QTA量化算法原理介绍.mp4.sz
266 AWQ量化算法原理介绍.mp4.sz
267 HQQ量化算法原理介绍.mp4.sz
268 实战项目二：Galora全量参数微调实战与tensorboard使用.mp4.sz
269 实战项目三：GPTQ量化实战.mp4.sz
270 1.分布式训练基础与网络环境配置.mp4.sz
271 2.集体通信原语和网络拓扑.mp4.sz
272 3.分布式微调训练框架与技术.mp4.sz
273 4. 其他分布式训练优化操作要点.mp4.sz
274 5.实战一-deepspeed&amp;DDP单机多卡分布式微调.mp4.sz
275 6.实战二-FSDP&amp;DDP单机多卡分布式微调.mp4.sz
276 7.实战三-多机多卡分布式微调实战.mp4.sz
277 1.什么是知识蒸馏-修改.mp4.sz
278 2.基于响应的知识蒸馏-修改.mp4.sz
279 3和4一起：基于特征的知识蒸馏.mp4.sz
280 5.关系型知识蒸馏-修改.mp4.sz
281 6.大模型知识蒸馏难点与解决案例分享-修改.mp4.sz
282 7.知识蒸馏项目实战-修改.mp4.sz
283 1.大模型部署基础.mp4.sz
284 2.大模型推理的优化技术.mp4.sz
285 3.RestfulAPI与gRPC API的使用.mp4.sz
286 4.Ollama实战部署.mp4.sz
287 5.VLLM高效推理框架部署.mp4.sz
288 6.SGlang介绍与使用.mp4.sz
289 7.大模型生命周期管理.mp4.sz
290 1.综合项目需求分析.mp4.sz
291 2.综合项目数据处理与训练数据集构建.mp4.sz
292 3.模型训练优化与高效推理部署.mp4.sz
293 4.大模型未来发展趋势.mp4.sz
294 5.AI工程师的职业发展路径.mp4.sz
19 第一十九章 AI大模型的企业级项目实战/
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