黑马python ai大模型极速班9期 26年2月

zbera19 · 发表于 3 小时前

这是一套面向大模型应用开发与落地的体系化课程，目录共 52 个模块，内容从 Python 基础一直延伸到私有化部署、微调、Agent、RAG 与企业项目实战，适合想系统入门并逐步深入大模型开发的学习者。

课程前期先补齐 Python 编程基础，包括变量、运算符、条件与循环、列表/字典/集合、函数、类与继承等；随后进入 Streamlit + LangChain 智能聊天机器人、Linux 环境与 Ollama 私有化部署，并基于 Qwen、DeepSeek 等模型完成本地大模型部署和 API 调用。中间部分系统讲解深度学习前置知识，涵盖 PyTorch 张量操作、神经网络、激活函数、损失函数、梯度下降、CNN、RNN、词嵌入与 HuggingFace 使用，并过渡到大模型开发入门、主流模型架构、Prompt-Tuning、LoRA 微调与提示词工程。

课程后半段以项目和平台实战为主，包括金融行业动态评估、企业级大模型定制平台、Coze 智能体、Dify 应用、GPTs 与 Assistant API、多智能体 Agent、LangChain 核心组件、基于知识库的 RAG 物流问答、Function Call、大健康智能问诊、新零售评价决策、新媒体评论分类与信息抽取、Qwen 开源模型微调、模型蒸馏、多模态大模型，以及 AI 论文导读和面试指导。

整体来看，这套课程的特点是：基础铺垫完整、工具链覆盖较全、项目行业场景较多，从本地部署到平台应用、从提示词到微调与 Agent 都有涉及。适合有一定编程基础、希望系统学习大模型应用开发，或想通过多个项目了解 RAG、Agent、微调、私有化部署等落地方式的学习者。由于内容跨度较大，建议按“Python 基础 → 深度学习前置 → 大模型开发与 Prompt → LangChain/RAG/Agent → 微调与项目实战”的顺序学习，效果会更好。

├─1-1 大模型必备Python语言_1
│ 01.【了解】Python的介绍.mp4
│ 02.【掌握】开发环境的安装和部署.mp4
│ 03.【掌握】Python的入门程序.mp4
│ 04.【掌握】Python中的注释.mp4
│ 05.【掌握】变量的定义和操作.mp4
│ 06.【掌握】运算符的操作.mp4
│
├─1-2 大模型必备Python语言_2
│ 02.【掌握】Python中的条件结构.mp4
│ 03.【掌握】Python中的多层条件嵌套结构.mp4
│ 04.【掌握】Pyhton实现猜拳小游戏.mp4
│ 05.【掌握】Python中模块的导入.mp4
│ 06.【掌握】Python中for循环的使用.mp4
│ 07.【掌握】Python中for循环的跳出使用.mp4
│
├─1-3 大模型必备Python语言_3
│ 01-[掌握]猜数字游戏案例演示.mp4
│ 02.【掌握】list的增删改查操作.mp4
│ 03.【掌握】list知识点的问题解答.mp4
│ 04.【掌握】列表的其他操作.mp4
│ 05.【掌握】列表的特有功能.mp4
│ 06.【掌握】元祖的操作演示.mp4
│ 07.【掌握】Dict的操作演示.mp4
│ 08.【掌握】集合的演示和操作.mp4
│ 09.【掌握】函数的入门案例和各种用法.mp4
│ 10.【掌握】函数中全局变量和局部变量的用法.mp4
│ 11.【掌握】函数中位置和关键词传参的用法.mp4
│ 12【掌握】函数中可变长参数的用法.mp4
│ 13.【掌握】函数中lambda表达式的用法.mp4
│ 14.【掌握】定义一个类的用法.mp4
│ 15.【掌握】self关键字的介绍.mp4
│ 16.【掌握】对象名后面添加属性.mp4
│ 17.【掌握】init初始化函数的用法.mp4
│ 18.【掌握】call函数的用法.mp4
│ 19.【掌握】继承的介绍和用法.mp4
│ 20.【掌握】继承中重写的用法.mp4
│ 21.【掌握】super关键字的用法.mp4
│
├─1-4 Streamlit+LangChain智能聊天机器人
│ 01.【了解】认识聊天机器人.mp4
│ 02.【了解】黑马智聊机器人项目需求.mp4
│ 03.【掌握】黑马智聊机器人的使用和演示.mp4
│ 04.【掌握】黑马智聊机器人的项目架构描述.mp4
│ 05.【掌握】黑马智聊机器人的模型分类.mp4
│ 06.【了解】热门大模型的介绍.mp4
│ 07.【掌握】为什么选择私有化部署大模型.mp4
│ 08.【掌握】ollama的介绍.mp4
│ 09.【掌握】ollama环境的安装和使用.mp4
│
├─1-5 基于Linux平台的企业级私有化部署大模型_1
│ 01.【了解】计算机系统的组成.mp4
│ 02.【了解】Linux操作系统的简单介绍.mp4
│ 03.【了解】什么是虚拟机.mp4
│ 04.【操作】安装虚拟化软件vmware.mp4
│ 05.【操作】安装Linux操作系统.mp4
│ 06.【掌握】Linux的常用命令操作.mp4
│
├─1-6 基于Linux平台的企业级私有化部署大模型_2
│ 01.【操作】在linux环境安装ollama.mp4
│ 02.【操作】在linux环境基于ollama安装大模型.mp4
│ 03.【操作】在linux环境安装anaconda软件.mp4
│ 04.【操作】ollma的常用指令.mp4
│ 05.【操作】ollama的常用会话指令操作演示.mp4
│ 06.【操作】Apifox的介绍和安装.mp4
│
├─1-7 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型_1
│ 01.【了解】HTTP基础知识及导入项目.mp4
│ 02.【操作】apifox请求ollamaApi接口演示.mp4
│ 03.【操作】apifox请求ollamaApi接口演示-2.mp4
│ 04.【操作】chatbox工具访问ollama本地私有化部署.mp4
│ 05.【扩展】为什么要部署本地私有大模型以及扩展内.mp4
│
├─1-8 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型_2
│ 01.【了解】案例背景和技术架构介绍.mp4
│ 02.【操作】安装案例开发所需要的环境.mp4
│ 03.【操作】使用ollama实现文本续写案例.mp4
│ 04.【操作】ollama实现其他案例.mp4
│ 05.【操作】streamlit的简单使用.mp4
│ 06.【操作】Ollama平台聊天机器人实现.mp4
│
├─1-9 大模型前置知识【深度学习】_1
│ 01.【了解】深度学习的简介.mp4
│ 02.【了解】Pytorch的简介.mp4
│ 03.【掌握】PyTorch框架的介绍和创建张量.mp4
│ 04.【掌握】PyTorch框架的张量转换操作.mp4
│ 05.【掌握】Pytorch中的类型转换.mp4
│ 06.【掌握】Pytorch中的运算函数.mp4
│
├─1-10 大模型前置知识【深度学习】_2
│ 01.【掌握】张量的索引操作.mp4
│ 02.【掌握】张量形状操作.mp4
│ 03.【掌握】张量拼接操作.mp4
│ 04.【掌握】自动微分模块介绍.mp4
│
├─1-11 大模型前置知识【深度学习】_3
│ 01.【回顾】知识点回顾.mp4
│ 02.【了解】什么是神经网络.mp4
│ 03.【了解】神经网络的介绍.mp4
│ 04.【了解】激活函数-sigmoid.mp4
│ 05.【了解】激活函数-tanh.mp4
│ 06.【掌握】激活函数-relu.mp4
│ 07.【掌握】激活函数_softmax.mp4
│ 08.【掌握】七种参数初始化.mp4
│ 09.【掌握】神经网络模型的搭建.mp4
│
├─1-12 大模型前置知识【深度学习】_4
│ 01.【理解】神经网络基础-损失函数.mp4
│ 02.【了解】回顾梯度下降的算法和概念.mp4
│ 03.【掌握】梯度下降问题及优化方式.mp4
│ 04.【掌握】学习率衰减策略.mp4
│ 05.【掌握】正则化的介绍.mp4
│ 06.【掌握】价格分类案例.mp4
│ 07.【扩展】安装cuda软件配置环境.mp4
│
├─1-13 大模型前置知识【深度学习】_5
│ 01.【了解】图像的基础知识.mp4
│ 02.【了解】卷积神经网络(CNN)概述.mp4
│ 03.【了解】卷积层介绍.mp4
│ 04.【掌握】池化层的介绍和使用.mp4
│ 05.【掌握】图片分类案例实现.mp4
│
├─1-14 大模型前置知识【深度学习】_6
│ 01.【了解】循环神经网络的介绍.mp4
│ 02.【了解】词嵌入的介绍和使用.mp4
│ 03.【掌握】循环网络层介绍和使用.mp4
│ 04.【了解】文本生成案例的开发.mp4
│ 05.【了解】HuggingFace的使用.mp4
│
├─1-15 大模型开发入门
│ 01.【了解】大模型的背景.mp4
│ 02.【掌握】基于规则和统计的语言模型的介绍.mp4
│ 03.【了解】其他几个阶段介绍.mp4
│ 04.【了解】模型的评估指标介绍.mp4
│
├─1-16 主流大模型介绍
│ 01.【掌握】大语言模型的主要架构和类别.mp4
│ 02.【掌握】自编码模型的介绍.mp4
│ 03.【了解】自回归模型的介绍.mp4
│ 04.【了解】序列到序列模型的介绍.mp4
│ 05 主流大模型介绍1.mp4
│ 06 主流大模型介绍.mp4
│
├─1-17 大模型Prompt-Tuning方法入门
│ 01.【掌握】微调四范式和Fine-tuning介绍.mp4
│ 02.【掌握】Prompt-tuning的技术发展.mp4
│ 03.【掌握】Prompt-Tuning的鼻祖----GPT3和PET介.mp4
│ 04.【掌握】Prompt-Tuning主要方法.mp4
│
├─1-18 大模型Prompt-Tuning方法进阶
│ 01.【掌握】上下文学习和指令学习的应用.mp4
│ 02.【掌握】思维连学习的应用.mp4
│ 03.【了解】Prefix-Tuning的介绍.mp4
│ 04.【了解】Prefix-Tuning的伪代码介绍.mp4
│ 05.【了解】Adapter-Tuning的介绍和伪代码分析.mp4
│ 06.【掌握】Lora微调的介绍和伪代码分析.mp4
│
├─1-19 大模型提示词工程应用
│ 01.【了解】什么是提示工程及提示原则.mp4
│ 02.【掌握】迭代优化的步骤.mp4
│ 03.【掌握】文本转换的介绍.mp4
│
├─1-20 【项目】金融行业动态方向评估
│ 01.【了解】金融行业动态评估项目介绍.mp4
│ 02.【掌握】金融行业动态评估文本分类任务的实现.mp4
│
├─1-21 【项目】金融行业动态方向评估_2
│ 01.【回顾】知识点回顾-1772187570.mp4
│ 02.【掌握】文本抽取任务介绍.mp4
│ 03.【掌握】文本抽取任务代码实现-1.mp4
│ 04.【掌握】文本抽取任务代码实现-2.mp4
│
├─1-22 企业级大模型定制平台_1
│ 01.【了解】ChatGLM模型类别的介绍.mp4
│ 02.【了解】LLaMa模型类别介绍.mp4
│ 03.【了解】Bloom模型类别介绍.mp4
│ 04.【了解】其他几个模型类别的介绍.mp4
│
├─1-23 企业级大模型定制平台_2
│ 01.【了解】阿里云百炼平台介绍和数据分析案例演示.mp4
│ 02.【了解】讯飞星火平台介绍.mp4
│ 03.【了解】讯飞星火大模型的案例演示.mp4
│ 04.【了解】阿里PAI平台介绍和账号开通.mp4
│ 05.【了解】PAI_DSW的环境搭建的介绍.mp4
│ 06.【了解】虚拟试衣实战.mp4
│
├─1-24 Coze平台智能体实战
│ 01.【了解】智能体的基本概念.mp4
│ 02.【了解】coze平台的介绍.mp4
│ 03.【了解】coze的功能介绍.mp4
│ 04.【实操】coze的入门案例.mp4
│ 05.【实操】旅游行程小助手实现.mp4
│
├─1-25 Dify平台应用实战
│ 01.【了解】dify的介绍.mp4
│ 02.【实操】dify的安装部署.mp4
│ 03.【实操】dify的第一个入门案例.mp4
│ 04.【实操】大语言模型微调预料构建.mp4
│ 05.【了解】虚拟机的介绍.mp4
│ 06.【了解】docker的基本介绍.mp4
│
├─1-26 GPTs与Assistant API
│ 01.【实操】个人答疑小助手的使用.mp4
│ 02.【掌握】Assistant API 原理的介绍.mp4
│ 03.【掌握】水果收银助手的代码实现.mp4
│ 04.【掌握】文生图的代码实现.mp4
│
├─1-27 大模型Agent的原理及实践
│ 01.【了解】AI Agent的介绍.mp4
│ 02.【了解】AIAgent的应用场景和实现工具.mp4
│ 03.【掌握】多智能体编写情书和发送邮件的工具类实.mp4
│ 04.【掌握】多智能体编写情书和发送邮件的功能.mp4
│ 05.【掌握】智能体开发的总结.mp4
│
├─1-28 大模型开发工具Langchain详解_1
│ 01.【了解】langchain的基本介绍.mp4
│ 02.【了解】Langchain的架构介绍.mp4
│ 03.【了解】大模型应用开发.mp4
│ 04.【了解】Langchain的核心组件介绍.mp4
│
├─1-29 大模型开发工具Langchain详解_2
│ 01.【了解】Model模型分类及使用.mp4
│ 02.【了解】Model的使用和选择.mp4
│ 03.【了解】Model中的提示词的设计.mp4
│ 04.【了解】Model中的输出格式化.mp4
│ 05.【了解】Chain组件的介绍.mp4
│
├─1-30 大模型开发工具Langchain详解_3
│ 01.【了解】langchain中memory组件的介绍.mp4
│ 02.【了解】langchain中tools组件的介绍.mp4
│ 03.【了解】langchain中的agent组件的介绍.mp4
│
├─1-31 【项目】基于知识库RAG的物流行业信息问答系统
│ 01.【掌握】项目背景和RAG系统的原理及流程.mp4
│ 02.【掌握】基于物流的RAG项目的实现流程代码示例.mp4
│ 03.【了解】基于千帆平台实现Rag系统流程代码实现.mp4
│ 04.【掌握】基于物流行业RAG系统的实现效果展示.mp4
│ 05.【掌握】基于物流行业RAG系统的代码分析.mp4
│
├─1-32 大模型开发工具Function Call的原理及实践_1
│ 01.【了解】function call的介绍.mp4
│ 02.【了解】function call的原理介绍.mp4
│ 03.【掌握】function call工具和函数的定义.mp4
│ 04.【掌握】funcation call工具的使用和代码介绍.mp4
│
├─1-33 大模型开发工具Function Call的原理及实践_2
│ 01.【掌握】多函数代码实现.mp4
│ 02.【掌握】多函数代码实现（优化版）.mp4
│ 03.【掌握】多函数的数据库操作代码实现.mp4
│
├─1-34 大模型主要微调方法
│ 01.【了解】NLP的四种范式和两种微调的介绍和区别.mp4
│ 02.【了解】超大规模语言模型的介绍.mp4
│ 03.【了解】PET模型的介绍.mp4
│ 04.【了解】PEFT微调的简单介绍.mp4
│
├─1-35 【项目】大健康行业智能问诊系统_1
│ 01.【了解】GPT模型的架构介绍.mp4
│ 02.【掌握】项目背景介绍和项目初始化操作.mp4
│ 03.【掌握】数据的预处理操作.mp4
│
├─1-36 【项目】大健康行业智能问诊系统_2
│ 01.【掌握】自定义DataSet对象实现数据转换.mp4
│ 02.【掌握】自定义dataloader对象实现数据的加载.mp4
│ 03.【了解】模型的训练代码解读.mp4
│
├─1-37 【项目】大健康行业智能问诊系统_3
│ 01.【掌握】模型推理代码实现-1.mp4
│ 02.【掌握】模型推理代码实现-2.mp4
│
├─1-38 【项目】新零售行业评价决策系统_1
│ 01.【了解】新零售行业评价决策系统项目背景.mp4
│ 02.【了解】新零售行业评价决策系统项目架构介绍.mp4
│ 03.【掌握】新零售行业评价决策系统构建固定模版类-1.mp4
│ 04.【掌握】新零售行业评价决策系统构建固定模版类-2.mp4
│ 05.【掌握】新零售行业评价决策系统data_preproc.mp4
│ 06.【掌握】新零售行业评价决策系统数据集加载器脚.mp4
│ 07.【掌握】新零售行业评价决策系统Verbalizer工具脚.mp4
│ 08.【掌握】新零售行业评价决策系统common_utils脚.mp4
│
├─1-39 【项目】新零售行业评价决策系统_2
│ 01.【掌握】新零售行业评价决策系统metric_utils工具.mp4
│ 02.【掌握】新零售行业评价决策系统模型的训练和评.mp4
│ 03.【掌握】新零售行业评价决策系统模型的预测.mp4
│ 04.【掌握】新零售行业评价决策系统模型的Bert+Pro.mp4
│
├─1-40 【项目】新零售行业评价决策系统_3
│ 01.【了解】新零售行业评价决策系统的数据预处理.mp4
│ 02.【了解】新零售行业评价决策系统的数据模型的训练.mp4
│ 03.【了解】新零售行业评价决策系统的数据模型的推理.mp4
│
├─1-41 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统_1
│ 01.【了解】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统的项.mp4
│ 02.【了解】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
│ 03.【了解】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统的.mp4
│ 04.【了解】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统的.mp4
│ 05.【了解】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
│
├─1-42 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统_2
│ 01.【了解】趋动云算力平台介绍和资源申请.mp4
│ 02.【实操】将新媒体项目打包上传并部署到云算力平.mp4
│ 03.【实操】修改项目中的配置文件路径和安装模型训.mp4
│
├─1-43 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战_1
│ 01.【了解】基于Qwen开源通义大模型微调实战-项目介.mp4
│ 02.【了解】基于Qwen开源通义大模型微调实战-Dee.mp4
│ 03.【了解】基于Qwen开源通义大模型微调实战-数据.mp4
│
├─1-44 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战_2
│ 01.【掌握】模型并行.mp4
│ 02.【掌握】内存优化技术和混合精度训练.mp4
│ 03.【了解】Qlora微调的量化和反量化.mp4
│
├─1-45 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战_3
│ 01.【了解】模型量化.mp4
│ 02.【了解】模型部署.mp4
│
├─1-46 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战_4
│ 01.【了解】Qwen接入MCP.mp4
│
├─1-47 大模型蒸馏实战
│ 01.【了解】模型裁剪和量化.mp4
│ 02.【了解】模型的蒸馏操作.mp4
│ 03.【了解】模型蒸馏.mp4
│ 04.【了解】Lora微调.mp4
│ 05.【了解】模型的训练.mp4
│ 06.【了解】vllm介绍和安装部署.mp4
│
├─1-48 多模态大模型_1
│ 01.【了解】AIGC的介绍.mp4
│ 02.【了解】变分自编码器.mp4
│ 03.【了解】生成对抗网络和扩散模型介绍.mp4
│ 04.【了解】CLIP跨模态预训练模型介绍.mp4
│
├─1-49 多模态大模型_2
│ 01.【了解】扩散模型的算法介绍.mp4
│
├─1-50 多模态大模型_3
│ 01.【了解】腾讯云AI绘画.mp4
│
├─1-51 【拓展】AI论文导读与论文撰写
│ 01.【了解】AI论文结构介绍.mp4
│ 02.【了解】论文的写作步骤.mp4
│
└─1-52 【赠送】大模型加餐课（面试指导）
01.【了解】简历编写介绍.mp4
02.【了解】简历编写介绍-1.mp4
03.【了解】简历编写介绍-1.mp4
04.【了解】Transformer架构相关的高频面试题.mp4

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cruz · 发表于半小时前

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ithere · 发表于半小时前

整体来看，这套课程的特点是：基础铺垫完整、工具链覆盖较全、项目行业场景较多，从本地部署到平台应用、从提示词到微调与 Agent 都有涉及。适合有一定编程基础、希望系统学习大模型应用开发，或想通过多个项目了解 RAG、Agent、微调、私有化部署等落地方式的学习者。由于内容跨度较大，建议按“Python 基础 → 深度学习前置 → 大模型开发与 Prompt → LangChain/RAG/Agent → 微调与项目实战”的顺序学习，效果会更好。

pinklu · 发表于半小时前

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