课程简介
这门课解决什么问题 大模型落地需要覆盖模型选型、数据微调、多模态融合、应用链编排以及生产环境交付的完整链路。很多开发者在调用API时碰到能力天花板，在Prompt层面缺乏可复用的设计方法，在微调和部署环节又缺少工程化的落地手段，导致模型能力始终停留在实验阶段，无法转化为可商用的产品。这门课围绕这条全栈链路展开，目标是让开发者具备端到端的实战交付能力。 适合…
这门课解决什么问题
大模型落地需要覆盖模型选型、数据微调、多模态融合、应用链编排以及生产环境交付的完整链路。很多开发者在调用API时碰到能力天花板，在Prompt层面缺乏可复用的设计方法，在微调和部署环节又缺少工程化的落地手段，导致模型能力始终停留在实验阶段，无法转化为可商用的产品。这门课围绕这条全栈链路展开，目标是让开发者具备端到端的实战交付能力。
适合什么基础与建议学习顺序
适合具备Python编程基础和基本软件工程认知的开发者。建议按顺序推进：先建立软件开发基础与环境搭建的认知，理解工程化思维与项目结构；接着学习大模型应用开发基础与Prompt Engineering，掌握模型调用核心与提示词的可复用设计方法；随后看LangChain与LLM应用开发工具链，实现应用链的编排与工具集成；深入模型微调和多模态大模型，解决业务定制需求；最后看AI产品部署和交付，补全全栈闭环。每块内容之间相互支撑，前一模块的工程化思维会直接影响后续模块的落地质量。
学完能独立做什么与资料怎么配合练习
学完能独立完成AI应用的端到端开发与交付，包括基于业务数据微调专属模型、接入多模态能力、使用应用链编排复杂工具链，并在测试运维视角下完成模型的部署、监控与交付验证。配合练习时切忌脱离源码空看视频，应直接对照工程参考模块动手搭建项目骨架，实操AutoGPT类工具与Prompt编排时注重代码的复用性与工程化结构，部署交付环节模拟真实环境进行压测与交付验证，把每块知识都转化为可运行的工程产出。
【资源目录】:
├──01.大模型应用开发基础_ev.mp4 527.01M
├──02.Prompt Engineering_ev.mp4 915.97M
├──03.赠课：软件开发基础概念与环境搭建_ev.mp4 424.76M
├──10.LangChain_ev.mp4 481.82M
├──11. LLM应用开发工具链_ev.mp4 394.50M
├──12.手撕 AutoGPT_ev.mp4 444.67M
├──13.模型微调（上）_ev.mp4 464.15M
├──14.模型微调（下）_ev.mp4 538.31M
├──15. 多模态大模型（上）_ev.mp4 352.54M
├──16.多模态大模型（中）_ev.mp4 465.89M
├──17.多模态大模型（下）_ev.mp4 532.97M
├──18.AI产品部署和交付（上）_ev.mp4 475.28M
├──19.AI产品部署和交付（下）_ev.mp4 582.15M
├──20.怎样抓住大模型时代的产品机遇_ev.mp4 443.71M
├──21.产品设计_ev.mp4 465.75M
├──22.产品运营_ev.mp4 377.80M
├──23.项目方案分析与设计_ev.mp4 253.52M
├──24.优秀项目路演及结课项目_ev.mp4 462.97M
├──4.从AI编程认知AI_ev.mp4 256.84M
├──5.Function Calling_ev.mp4 736.25M
├──6.赠课：AI编程演示_ev.mp4 637.89M
├──7.RAG和Embeddings_ev.mp4 513.91M
├──8.Assistants API_ev.mp4 455.41M
├──9.Semantic Kernel_ev.mp4 384.72M
└──lecture-notes.zip 184.90M
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