一、大模型部署
这块主要是掌握大模型部署。
一个合格的LLM工程师，需要能够根据各种硬件设施，设计合理的部署方案。
例如GPU的显存大小，16G，32G还是80G，算力是多少TFLOPS，根据模型的参数量估计出需要的显存量，根据算力的大小估算请求预侧耗时。
由预设的QPS，P99，P95目标，设计出一套合理的实施方案。
二、prompt提示工程
这块主要是掌握提示词开发和优化
如何设计和研发提升词?如何用提示词来处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力?如何使用提示词作角色扮演?还有如何用提示工程用来提高大语言模型的安全性。如何借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。
在面临多轮推理场景，用什么提示词，在算数逻辑场景，用哪种提示词
三、langchain实战
这块主要掌握如何从0到1搭建出一个LLMs应用。
包括了Langchain六大核心模块:代理技术链技术，索引技术，记忆存储技术，模型技术和Prompts技术。熟练掌握Langchain的高校使用。
四、大模型微调
这个阶段主要掌握基于HugginFace PEFT框架进行微调的技术，比如PromptTuning，PTuning，Prefix Tuning vl/v2，LORA微调QLORA微调等等
会用PEFT+ LORA高校微调大模型，以及INT/FP4/NF4+QLORA在低显存场景下的大模型微调。
五、大模型训练
这个阶段主要是掌握训练一个大模型需要的多个关键技术，比如预训练，SFT，奖励建模，RLHF，以及情景学習等成功训练大模型的必备技术。
模型训练完成后，还要对模型进行评估和调优，以确保模型的性能和效果达到要求。评估的方法包括计算模型在测试集上的关键指标，如困惑度(perplexity)，同时需要对模型进行调优，包括调整模型的超参数、优化算法等。
六、分布式并行
这阶段主要解決的问题:
模型太大，单张卡放不下怎么办?
数据太多，训练太慢怎么办?
分布式并行技术就是用来解決上述问题，如果采用相应的分布式技术，克服计算墙、显存墙、通信墙等多种挑战，确保集裙内的所有资源得到充分利用，从而加速训练过程并缩短训练周期
七 、大模型推理优化
这个阶段主要是掌握大模型推理优化，重点是吞吐量和时延两个指标。
通过相应的推理优化技术，確保要上线的大模型在单条推理延迟，batch推理延迟，吞吐量，以及并发度，多租户，P99等核心业务指标均满足上线要求，这样才算是达到产品级大模型部署的要求。
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如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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