正版资源黑马博学谷：AI大模型训练营1-3期，主流大模型通用解决方案 (更新第3期)
这门课解决什么问题 这门课解决的核心问题是：如何将前沿的大模型技术转化为可落地、可复用的工程实践。市面上的学习材料往往停留在API调用或理论推演，缺乏从技术栈选型到项目结构搭建的系统性参考。本课聚焦主流大模型的通用解决方案，帮你跨越“懂概念、难落地”的鸿沟，提供一套可直接套用的架构设计与模块复用思路
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这门课解决什么问题
这门课解决的核心问题是：如何将前沿的大模型技术转化为可落地、可复用的工程实践。市面上的学习材料往往停留在API调用或理论推演，缺乏从技术栈选型到项目结构搭建的系统性参考。本课聚焦主流大模型的通用解决方案，帮你跨越“懂概念、难落地”的鸿沟，提供一套可直接套用的架构设计与模块复用思路。
适合什么基础
适合具备基础编程能力（如Python）及初步大模型认知的开发者。如果你已经了解大模型的基本原理，但不知道如何将模型集成到现有业务系统或搭建完整应用，这门课就是你需要的工程参考。无需深厚的基础理论储备，重点在于工程化思维与方案拆解。
建议先看哪几块
建议优先对照技术栈选型与项目结构搭建的部分。大模型的应用落地往往卡在工程化层面，如如何组织代码目录、如何设计输入输出接口、如何拆解复杂任务等。这些模块直接决定了后续模块复用的可行性，是构建通用解决方案的骨架。
学完能独立做什么
学完能独立完成基于主流大模型的通用解决方案设计与开发。你可以将学到的架构思路与复用模块，直接应用于自然语言处理、智能客服、内容生成等具体业务场景。不再依赖零散的API拼接，而是拥有可落地的工程级方案，实现从“调通接口”到“解决业务问题”的跨越。
资料怎么配合练习
资料包中的直播记录与前置课程内容作为背景知识速查，重点放在html_content等可执行源码与教程上。建议结合资料中的工程案例，动手搭建本地小项目，在试错中验证架构设计的合理性。通过“阅读方案设计逻辑—动手复用模块—重构自身项目”的路径，将理论转化为可运行的工程资产。
ai大模型赠送资料
ai大模型直播资料
大模型前置课
001-大模型必备python语言.mp4
002-大模型必备python语言.mp4
003-大模型必备python语言.mp4
004-大模型必备python语言.mp4
005-大模型必备python语言.mp4
006-大模型前置知识.mp4
007-大模型前置知识.mp4
008-大模型前置知识.mp4
009-大模型前置知识.mp4
010-大模型应用工具实战.mp4
011-大模型应用工具实战.mp4
012-大模型应用工具实战.mp4
013-大模型开发入门.mp4
014-大模型开发入门.mp4
015-主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门.mp4
016-大模型prompt-tuning方法进阶.mp4
017-大模型提示词工程应用1.mp4
018-大模型提示词工程应用2.mp4
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020-大模型提示词.mp4
021-【项目1】金融行业动态风向评估.mp4
022-企业级大模型定制平台.mp4
023-企业级大模型定制平台.mp4
024-企业级大模型定制平台.mp4
025-电商虚拟试衣.mp4
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029-（新增）大模型agent的原理及实践.mp4
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035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于bert+pet方式】.mp4
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039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
041-chatglm-6b+lora模型搭建+趋动云资源配置.mp4
042-stablediffusion多模态大模型应用实战.mp4
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047-综合项目与项目路演+【拓展】ai论文导读与论文撰写+结营典礼]】.mp4
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