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第一天：大模型開發基礎與框架

1. 大模型簡介與技術發展

·?1.1 什么是大模型？（語言模型、視覺模型、跨模態等）

·?1.2 Transformer架構原理與演進

·?1.3 代表性大模型（GPT、T5、BERT、LLaMA等）對比

2. 大模型開發流程概覽

·?2.1 模型預訓練、微調與推理

·?2.2 數據集準備與清洗

·?2.3 基礎硬件與軟件環境（GPU/TPU，PyTorch、Transformers等）

3. 主流開發框架介紹

·?3.1 Hugging Face Transformers庫使用

·?3.2 DeepSpeed、Colossal-AI等分布式訓練框架簡介

·?3.3 開源模型下載、加載與簡單測試（Demo）

4. 實踐一：本地化大模型加載與推理

·?4.1 模型選擇與環境搭建（Colab、本地服務器等）

·?4.2 基礎推理流程與API調用

·?4.3 簡單Prompt工程與輸出調優

5. 模型訓練與微調基礎

·?5.1 預訓練與微調區別

·?5.2 常見微調方法（全參微調、LoRA等）

·?5.3 微調準備：標注數據集與高效數據格式

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第二天：模型微調實戰、部署與前瞻

6. 微調實戰與性能優化

·?6.1 微調實操（以文本分類/指令微調為例）

·?6.2 參數設置與超參數優化技巧

·?6.3 微調過程常見問題與排查

7. 大模型高效推理與部署

·?7.1 推理加速方法（量化、蒸餾等）

·?7.2 推理服務框架（Transformers Serving、FastAPI部署）

·?7.3 本地化部署與遠程API服務開發

8. 大模型應用集成開發

·?8.1 打通數據流：前后端與模型服務接口對接

·?8.2 典型應用開發（問答系統、信息抽取等）

·?8.3 Prompt工程進階與高效實踐

9. 安全、合規與倫理思考

·?9.1 模型內容安全過濾策略

·?9.2 訓練數據合規、模型責任與道德風險

·?9.3 企業和學術常見合規方案簡介

10. 團隊項目練習與結課交流

·?10.1 小組實踐開發指定大模型應用

·?10.2 項目展示、問題答疑與優化建議

·?10.3 課程總結與學習資源推薦