正版资源尚硅谷企业级大模型部署与开发实战【VIP】
企业级大模型落地的工程闭环 这门课解决的核心痛点是：开发者往往能跑通本地demo，但面对线上部署、私有化模型接入以及复杂应用构建时，缺乏完整的工程视野。课程不局限于单一框架的教程，而是从腾讯云配置、Docker容器化部署入手，深入到Dify平台的实际配置，并打通Ollama与Xinference两种
支付成功后自动发货，可在「我的订单」查看网盘链接；链接失效可联系客服免费补链。
企业级大模型落地的工程闭环
这门课解决的核心痛点是：开发者往往能跑通本地demo，但面对线上部署、私有化模型接入以及复杂应用构建时，缺乏完整的工程视野。课程不局限于单一框架的教程，而是从腾讯云配置、Docker容器化部署入手，深入到Dify平台的实际配置，并打通Ollama与Xinference两种主流推理引擎。它填补了从“模型下载”到“稳定服务上线”之间的工程空白，特别是针对AutoDL等算力平台，详细讲解了隧道穿透、服务器休眠后的连接重建等真实运维中必遇的问题。
前置基础与核心模块路径
适合具备Linux基础操作能力、了解Docker基本命令，并对LLM应用架构有初步认知的开发者。无需精通算法原理，但需有独立调试环境的能力。建议学习路径如下：首先通过《企业级大模型的整体部署方案》确立全局认知；接着依次完成“主线一”掌握云服务器的Dify基础部署；然后进入“主线二、三”，重点攻克Ollama和Xinference的私有模型部署，这是降低成本和控制数据隐私的关键；最后通过《基于RAG架构的开发流程》与《Agent架构的5个核心要素》理解应用层逻辑。
实战演练与资料配合
学完本课程，你将能够独立搭建一套完整的大模型私有化服务平台，并基于此开发聊天助手、旅游顾问、法律助手（含RAG）等垂直领域应用。资料包中的PDF课件适合离线对照查阅，特别是关于Agent五要素和RAG开发流程的章节，是编写代码前的理论参考。视频部分包含具体的软件安装与环境配置操作，建议边看边练，直接在腾讯云服务器或AutoDL实例上复现每一步操作。注意结合《刑法.txt》等数据源进行RAG测试，以验证知识库检索的准确性，确保所学技术可真正落地到企业级项目中。
课程目录
课程目录24 集
- 01-课件
- 01-课程概述与亮点.mp4 22.19M
- 02-软件
- 02-软件.exe 157.01M
- 02-企业级大模型的整体部署方案.mp4 6.92M
- 03-资料
- 03-部署方案中的4个核心问题.mp4 19.46M
- 04-视频
- 04-基于RAG架构的开发流程.mp4 37.91M
- 05-基于Agent架构的5个核心要素.mp4 20.37M
- 06-主线1：腾讯云服务器的配置.mp4 80.97M
- 07-主线1：腾讯云上部署docker.mp4 67.97M
- 08-主线1：Docker中部署Dify.mp4 101.03M
- 09-主线1：Dify中部署线上大模型.mp4 57.60M
- 10-主线2：AutoDL上配置Ollama的服务器.mp4 65.23M
- 11-主线2：AutoDL上部署Ollama并启动.mp4 42.85M
- 12-主线2：Ollama下部署Qwen3大模型.mp4 35.21M
- 13-主线2：Dify打通Ollama服务器隧道并访问Qwen3.mp4 31.49M
- 14-主线3：AutoDL服务器上部署Xinference.mp4 54.83M
- 15-主线3：Xinference平台下载嵌入_重排序模型.mp4 60.17M
- 16-主线3：Dify打通Xinference服务器隧道并部署嵌入_重排序模型.mp4 33.42M
- 17-AutoDL服务器关机后如何重新建立连接.mp4 38.31M
- 18-大模型应用1：聊天助手.mp4 32.66M
- 19-大模型应用2：旅游顾问智能体.mp4 52.77M
- 20-大模型应用3：法律助手（含RAG）.mp4 91.52M
- 尚硅谷-第1章：企业级大模型的部署.pdf 8.52M
- 尚硅谷-第2章：大模型实战项目：Agent&RAG.pdf 2.31M
- AutoDL使用文档.pdf 2.30M
- 刑法.txt 114.64kb
- 尚硅谷企业级大模型部署与开发实战/
- 尚硅谷-第2章：大模型实战项目：Agent&
