学会企业刚需的热门AI技能，掌握定制化大型语言模型（LLM）的构建与部署全流程。课程将带你使用企业自有数据完成开源LLM微调，借助AWS SageMaker与Streamlit完成定制模型的线上部署落地。
你将会学到的内容
结合实际业务场景微调开源大型语言模型（LLM），让模型适配自身业务的个性化需求。
依托AWS SageMaker和Streamlit完成模型部署，根据企业业务需求灵活扩容，保障模型稳定处理海量数据与高并发请求。
系统学习并实操QLoRA技术，从基础原理到代码实战逐一讲解，吃透技术逻辑并落地到实际项目中。
掌握企业自有数据预处理技巧，涵盖数据分块、标记化、注意力掩码等操作，为模型训练筑牢数据基础。
学会全程监控模型训练状态与运行性能，持续优化效果，助力业务高效运转。
学习云端资源高效管理方法，合理优化使用成本，在满足业务需求的同时控制开支。
学习量化等高阶AI工程技术，进一步提升模型运行效率与综合性能。
课程说明
本课程区别于大众化的AI入门课程，聚焦职场实用技能，深耕一线AI工程师必备的实战能力，帮助学员掌握解决真实工作难题的核心本领，夯实职业竞争力。
课程重点讲解基于定制数据集微调开源LLM的方法，熟练掌握依托企业专属私有数据完成模型优化的全套操作。
课程引入QLoRA前沿微调技术，该技术能够大幅降低硬件资源消耗，让模型微调工作更轻量化。
除模型微调外，课程还贴合企业实际应用需求，讲解LLM全流程落地方案。
你将运用AWS SageMaker、Lambda、API Gateway等工具搭配Streamlit，完成定制LLM部署，并搭建简易易用的交互界面，适配企业内部员工及外部客户使用。
学习过程中，你还将掌握bfloat16训练、数据集分块、注意力掩码、HuggingFace Estimator API等专业知识点，内容丰富且覆盖全面。
课程兼顾理论讲解与代码实操，带你完整体验从零基础到搭建生产级AI应用的全过程。
适配职业方向
人工智能与机器学习行业发展迅猛，定制企业级LLM是入局AI领域的核心技能，本课程适配多个前沿技术岗位，助力职场发展。
AI工程师 & 机器学习工程师
负责机器学习模型的设计、开发、定制与生产部署，课程内容可夯实模型训练、优化及上线相关专业能力。
AI专家
依托人工智能与机器学习技术开发各类应用，课程所学内容可支撑相关应用的研发工作。
数据科学家
分析解读复杂数据，为企业决策提供依据，课程涵盖的数据处理、模型搭建知识可匹配岗位工作需求。
AI研究科学家
深耕人工智能与机器学习领域研究，课程深入讲解注意力机制、大语言模型等高阶知识，助力专业研究工作。
云工程师
负责云计算应用的设计、运维与管理，课程详解AWS各类服务及云平台部署规范，贴合岗位工作要求。
DevOps工程师
打通开发与运维环节，实现软件及基础设施自动化运维，掌握基于AWS CloudWatch完成模型部署与监控的实用技能。
软件工程师
开发各类软件应用，包含集成机器学习模块的项目，课程教会你将AI模型融入应用，并保障系统可扩展性与运行性能。
数据工程师
搭建并维护数据流转管道，保障数据规整可用，课程讲解AWS S3等存储方案与数据预处理技术，适配岗位工作。
技术产品经理
统筹技术类产品的研发与落地，包含机器学习相关产品，课程内容可帮助理解模型部署、监控等底层技术逻辑。