最新LLM大模型部署与微调实战指南完整版

课程简介

已有 0 人浏览发布 2026-09-14 更新 2026-09-14

这门课的名字起得很直白——部署与微调，两个方向。但真正翻完大纲你会发现，它的重心其实偏在「把模型跑起来」这一侧，微调部分更像是给你一条能走通的最小链路，而不是把你训练成调参师。这个定位值得先说清楚，因为它决定了你该怎么用这份资料。

Transformer 那几章，别当成复习直接跳过

课程前面用相当篇幅铺 Transformer、注意力机制、多头注意力这些底层概念。很多人看到这儿的反应是「又是这些，跳过」。但这门课讲这块的方式不太一样——它是奔着后面 LLaMA3 的结构拆解去的，注意力那部分讲完会落到实际推理时的显存占用和计算路径上。如果你之前只是背过 QKV 的公式，这几节值得老老实实看一遍，否则后面部署时出现 OOM，你只能靠猜。

判断标准很简单：注意力那几节里凡是涉及维度、缓存、并行的地方，都精看；纯概念定义的，可以快进。

LLaMA3 部分是全课的密度高点

LLaMA3 的具体实现是这门课含金量最集中的段落。它不只是告诉你这个模型有多大、多少层，而是走到了工程落地的那一层——模型怎么加载、权重怎么切、推理时怎么控制上下文长度。这部分建议对着笔记边看边动手，光看不练基本留不下什么。

如果你只想从整份资料里挑一块精读，就挑这块。

Ollama 与向量检索：真正能当天用上的两块

全课里最「即插即用」的是两块：Ollama 本地部署和 Embedding 向量检索。前者让你在自己的机器上把大模型跑起来，不需要云端算力；后者是搭 RAG 类应用的地基，理解了向量怎么存、怎么召回，后面接什么都顺。

Ollama 这块重点看模型拉取、量化版本选择、显存和内存的取舍，这直接决定你能跑多大的模型。
向量检索这块重点看召回策略和相似度计算，别只停留在「调个库」的层面。
Agent 智能体构建放在这两块之后，是它们的组合应用，建议等前两块吃透再碰。

资料包怎么拆开用

配套的章节笔记是这份资料里被低估的部分。它不该被当成「课件的备份」存着，而应该拆成两套用法：一套是学习时的对照检查，看完一节用笔记确认自己漏了什么；另一套是面试前的速查，把笔记里关于部署参数、微调流程的条目单独拎出来过一遍，比重新刷视频快得多。

视频部分则按主题切，不要按顺序从头看到尾。基础概念、部署实操、微调链路、Agent 应用，四块各自成段，哪块缺补哪块。

适合谁，不适合谁

如果你已经会用 Python、能看懂基本的深度学习代码，这门课能帮你把「知道大模型是什么」推进到「能让它在自己环境里干活」。但如果你期待的是从零训练一个自己的大模型，或者想深入 PEFT、LoRA 的各种变体做研究，这份资料的深度不够，它更像是一条工程落地的通路径，而不是研究向的深水区。

另外提一句：微调章节的实战价值取决于你有没有可用的数据和算力。没有的话，先跟着跑通流程、理解每一步在做什么，也算没白看。

作为拥有15年经验的教育专家，在365网络学院中，我强烈推荐这门关于大规模预训练模型部署与微调的专业课程。它不仅涵盖了关键的技术细节，如Transformer架构、注意力机制以及多头注意力等核心概念，还深入讲解了开源大模型LLaMA3的具体实现方法。

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《最新LLM大模型部署与微调实战指南完整版》作为拥有15年经验的教育专家，在365网络学院中，我强烈推荐这门关于大规模预训练模型部署与微调的专业课程。它不仅涵盖了关键的技术细节，如Transformer架构、注意力机制以及多头注意力等核心概念，还深入讲解了开源大模型LLaMA3的具体实现方法。【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Ollama 本地大模型部署、AI Agent 智能体构建。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（36 节）

* 1 词向量基础.mp4

* 2 词向量模型.mp4

* 3 词向量的共现矩阵表示.mp4

* 4 神经网络语言模型的原理.mp4

* 5 CBOW和Skip-Gram模型的原理.mp4

* 6 中文词向量的训练.mp4

* 7 中文词向量模型的训练.mp4

* 8 中文词向量的使用.mp4

* 9 词向量的高维理解.mp4

* 10 预训练模型概述.mp4

* 11 基于ALBERT的命名实体识别数据处理.mp4

* 12 基于ALBERT的命名实体识别模型训练和评估.mp4

* 13 Transformer概述.mp4

* 14 多头注意力机制.mp4

* 15 注意力机制.mp4

* 16 基于BERT的文本相似度计算(一).mp4

* 17 基于BERT的文本相似度计算(二).mp4

* 18 基于ERNIE的中文情感分析(一).mp4

* 19 基于ERNIE的中文情感分析(二).mp4

* 20 Transformer基础理解.mp4

* 21 阿里云工作空间的创建.mp4

* 22 ollma模型的部署和启动.mp4

* 23 ollma模型的介绍.mp4

* 24 ollma模型的API介绍.mp4

* 25 vllm部署llama3模型.mp4

* 26 vllm运行llam3模型的chat模式.mp4

* 27 llama_factory的环境配置.mp4

* 28 llama_factory的中文数据的训练.mp4

* 29 llama_factory的中文数据推理.mp4

* 30 llama_factory医疗对话数据的训练.mp4

* 31 llama_factory中文对话和医疗对话的合并训练.mp4

* 32 llama_factory中文合并推理和Transformer训练.mp4

* 33 chatglm模型的搭建和推理.mp4

* 34 AI生成视频.mp4

* 35 智能体的创建.mp4

* 36 ollama启动deepseek（1.5B）.mp4