AI 工程化项目实战营

pangshui333333 2025-12-18 16:39:34

给大家分享一套课程——AI 工程化项目实战营

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摘要：一位传统企业的软件工程师分享在极客时间AI全栈训练营的学习经历。从基础的机器学习理论到大模型技术应用，课程系统性地帮助他掌握了AI全栈开发技能。通过RAG系统、文案生成助手等实战项目，他不仅提升了技术能力，还将所学应用于公司内部知识库建设。课程带来的不仅是技术提升，更包括思维方式的转变和职业发展的新机遇。他特别感谢授课老师、助教和班主任的专业指导与暖心陪伴，并建议未来增加AI应用成本优化相关内容。这段学习经历为他打开了AI新世界的大门，让他对职业转型充满信心。

通过本培训计划，学员将系统化地掌握AI工程化的核心技能，从数据处理到模型部署，再到系统监控与维护，全面提升AI工程化能力。培训计划分为基础知识、进阶技能、实战项目三个阶段，结合理论学习、实践操作和案例分析，全面提升AI工程化能力。开源工具文档（如TensorFlow、PyTorch、Kubernetes）。开源工具（Docker、Kubernetes、Jenkins）。AI工程化的核心流程：数据处理、模型开发、部署、监控。使用云平台（AWS、Azure、阿里云）部署AI服务。

继上一次大模型微调训练营结束后，又一个训练营学习结束了，满满的收获！！！PS，虽然最后一周在疯狂补作业，但是学的很扎实、印象很深刻！

本文介绍了SpringAI框架与国产大模型DeepSeek的工程化集成方案，探讨了传统软件开发与AI工程化开发的核心差异。文章详细演示了从环境搭建到应用开发的全流程，包括项目配置、API集成、流式响应处理等关键环节。通过SpringAI的标准化接口封装，开发者可以快速实现营销文案生成、代码生成、智能问答等功能，并支持高并发推理和多模型管理。本文还剖析了SpringAI的自动装配原理和核心接口设计，为企业级AI应用开发提供了可扩展的技术方案。该方案显著降低了AI集成门槛，为国产化AI模型落地提供了工程实践参考

🌟🌟🌟🌟🌟🌟关于AIOT相关内容以及项目实战点击此处学习，以下内容为简单介绍💝如果大家对AIOT（人工智能物联网）有兴趣，可以哦！！！本文将持续更新~~~💝 希望大家在学习的道路上勇往直前💝💝AIOT（人工智能物联网）是人工智能和物联网的结合，目前是技术和产业发展的热点之一。最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》提出到2025年，基本建成较为完备的司法人工智能技术应用体系，为司法为民、公正司法提供全方位智能辅助支持。

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