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一、大模型開(kāi)發(fā)工程師項(xiàng)目簡(jiǎn)介

大模型開(kāi)發(fā)工程師旨在精準(zhǔn)評(píng)估和考核在大模型開(kāi)發(fā)領(lǐng)域具備專業(yè)技能與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人才，聚焦于大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法研發(fā)、模型訓(xùn)練與優(yōu)化、部署及創(chuàng)新應(yīng)用等核心能力，全面覆蓋從基礎(chǔ)理論到前沿技術(shù)實(shí)踐的各個(gè)層面，有力推動(dòng)人工智能技術(shù)在各行業(yè)的深度應(yīng)用與創(chuàng)新發(fā)展。

證書(shū)分為初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)三個(gè)等級(jí)，為不同階段的從業(yè)者提供科學(xué)、系統(tǒng)的能力評(píng)價(jià)體系。

二、能力標(biāo)準(zhǔn)

1、大模型開(kāi)發(fā)工程師（初級(jí)）

了解大模型的基本概念、發(fā)展脈絡(luò)和主流架構(gòu)，熟悉常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)操作。

能夠運(yùn)用框架完成簡(jiǎn)單模型的搭建與訓(xùn)練，掌握基本的數(shù)據(jù)處理技能，確保數(shù)據(jù)能夠適配模型訓(xùn)練需求。

具備一定的編程基礎(chǔ)，編寫(xiě)模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)腳本，能夠完成小型模型開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中的簡(jiǎn)單模塊任務(wù)。

2、大模型開(kāi)發(fā)工程師（中級(jí)）

熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架的核心功能和高級(jí)特性，能夠獨(dú)立設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)中等復(fù)雜度的模型架構(gòu)。

深入理解模型訓(xùn)練的原理和優(yōu)化策略，能夠運(yùn)用多種技術(shù)手段有效提升模型性能。具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力，可進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征工程和數(shù)據(jù)分析，為模型開(kāi)發(fā)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

3、大模型開(kāi)發(fā)工程師（高級(jí)）

精通大模型開(kāi)發(fā)的全流程技術(shù)，包括先進(jìn)架構(gòu)設(shè)計(jì)、高效訓(xùn)練算法研發(fā)和精準(zhǔn)的模型微調(diào)技巧。

熟練運(yùn)用多種深度學(xué)習(xí)框架和工具，深入了解微調(diào)工具等專業(yè)開(kāi)發(fā)平臺(tái)的高級(jí)功能，能夠根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和硬件環(huán)境進(jìn)行高效的模型開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。

在大規(guī)模模型開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中，能夠發(fā)揮核心技術(shù)引領(lǐng)作用，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)攻克技術(shù)難題。具備深厚的數(shù)學(xué)和算法基礎(chǔ)，能夠?qū)δＰ托阅苓M(jìn)行深入分析和優(yōu)化，提出創(chuàng)新性的解決方案。

三、課程內(nèi)容

階段	課程	知識(shí)模塊
基礎(chǔ)知識(shí)	大模型與AIGC概述	1.?大模型是什么 2.?大模型的前世今生 3.?大模型爆火的原因 4.?大模型原理介紹 5.?AIGC簡(jiǎn)介
基礎(chǔ)知識(shí)	PyTorch框架基礎(chǔ)實(shí)踐	1.?PyTorch簡(jiǎn)介 2.?張量操作 3.?構(gòu)建一個(gè)線性模型 4.?識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字
LangChain與大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)	LangChain實(shí)戰(zhàn)	1.?LangChain介紹與安裝 2.?LangChain快速使用 3.?模型IO過(guò)程解析 4.?RAG實(shí)踐：開(kāi)發(fā)一個(gè)課程助教機(jī)器人 5.?代理（Agents）
	基于LangChain的本地大模型調(diào)用	1.?HuggingFacePipeline使用 2.?自定義LLM 3.?函數(shù)式鏈的使用 4.?基于Embedding的文本相似度計(jì)算 5.?在線大模型使用 6.?情感分析應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 7.?命名實(shí)體識(shí)別實(shí)現(xiàn)
	RAG實(shí)戰(zhàn)-論文閱讀助手	1.?背景與目標(biāo) 2.?模型準(zhǔn)備 3.?文檔讀取和預(yù)處理 4.?向量存儲(chǔ) 5.?構(gòu)建閱讀問(wèn)答鏈 6.?RAG增強(qiáng)技術(shù) 7.?閱讀機(jī)器人界面開(kāi)發(fā)
	Agent實(shí)戰(zhàn)-在線教育課程訂單智能助手	1.?背景與目標(biāo) 2.?模型準(zhǔn)備 3.?創(chuàng)建表格智能體 4.?Agent創(chuàng)建和使用
	基于LangChain的人事面試助手開(kāi)發(fā)	1.?目標(biāo)分析 2.?RAG技術(shù)流程 3.?LangChain加載本地大模型 4.?文檔讀取和分割實(shí)現(xiàn) 5.?構(gòu)建RetrievalQA問(wèn)答鏈 6.?Gradio框架
大模型部署與微調(diào)	大模型開(kāi)源平臺(tái)介紹及使用	1.?LLM大模型基礎(chǔ)認(rèn)知 2.?大模型部署與應(yīng)用技術(shù)概述 3.?HuggingFace開(kāi)源AI社區(qū) 4.?小結(jié)
	PyTorch大模型原理與應(yīng)用	1.?基礎(chǔ)模型簡(jiǎn)介 2.?萬(wàn)?；鵗ransformer 3.?生成式預(yù)訓(xùn)練模型GPT 4.?雙向編碼模型BERT 5.?Transformer應(yīng)用
	大模型微調(diào)原理與實(shí)現(xiàn)	1.?大模型微調(diào)的概念 2.?大模型微調(diào)方法 3.?全量微調(diào)FFT 4.?參數(shù)高效微調(diào)PEFT 5.?如何降低大模型顯存占用 6.?modelscope平臺(tái) 7.?LLaMA-Factory界面微調(diào)工具
	基于大模型的金融問(wèn)句語(yǔ)義相似度計(jì)算	1.?案例背景及挖掘目標(biāo) 2.?語(yǔ)義文本相似度 3.?預(yù)處理 4.?加載預(yù)訓(xùn)練模型 5.?定義損失函數(shù) 6.?模型訓(xùn)練 7.?模型預(yù)測(cè) 8.?模型評(píng)估 9.?小結(jié)
	基于大模型微調(diào)的命名實(shí)體識(shí)別	1.?背景與目標(biāo) 2.?命名實(shí)體識(shí)別概述 3.?模型準(zhǔn)備 4.?數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 5.?微調(diào)訓(xùn)練和驗(yàn)證 6.?小結(jié)
	基于通義千問(wèn)(Qwen)的創(chuàng)意廣告生成	1.?背景與目標(biāo) 2.?千問(wèn)大模型 3.?數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 4.?模型微調(diào)和驗(yàn)證 5.?小結(jié)
	基于BERT模型的中醫(yī)問(wèn)答系統(tǒng)	1.?案例背景與挖掘流程 2.?數(shù)據(jù)加載 3.?數(shù)據(jù)探索：三元組數(shù)據(jù)長(zhǎng)度分布情況 4.?預(yù)訓(xùn)練模型介紹 5.?模型加載 6.?加載本地checkpoint文件并進(jìn)行預(yù)測(cè) 7.?小結(jié)
	部署自己的Qwen2大模型	1.?Github代碼托管平臺(tái) 2.?Qwen2大模型部署 3.?Qwen2大模型量化 4.?其他大模型部署示例
	Qwen2大模型部署與電商客服模型微調(diào)	1.?背景與目標(biāo) 2.?環(huán)境準(zhǔn)備 3.?數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化 4.?執(zhí)行微調(diào)腳本 5.?微調(diào)后的模型使用效果分析 6.?web界面部署 7.?swift模型推理 8.?swift界面化微調(diào)訓(xùn)練
	基于Ollama和Dify的本地大模型的部署和應(yīng)用開(kāi)發(fā)	1.?背景與目標(biāo)分析 2.?Ollama介紹與安裝 3.?通過(guò)openai調(diào)用ollama本地大模型 4.?Ollama部署和使用Embedding模型 5.?通過(guò)ModelFile部署本地大模型 6.?LM Studio介紹與安裝 7.?LM Studio使用 8.?Dify平臺(tái)介紹與安裝 9.?基于Dify的RAG實(shí)現(xiàn)流程 10.?創(chuàng)建通用聊天機(jī)器人
職業(yè)技術(shù)考核	大模型開(kāi)發(fā)工程師（高級(jí)）職業(yè)技術(shù)考試