架构师实战+大模型实战1.0
| 课程名称 | 适应人群 |
|---|---|
| 架构师实战+大模型实战1.0 | 大三大四研究生毕业前需要强化学习,需要生产实战的。 有一定工作经验的,需要技术提升的,想掌握全栈技术的,想转大模型开发的,想掌握大模型全栈技术的。 |
架构师实战
大模型实战
版本:1.0
一、架构设计
1、互联网整体架构(DNS,GSLB,RDC,EDC,CDN)
2、IAAS层整体架构(三层架构,spine-leaf架构)
企业实战:公网IP私有化
3、PASS层整体架构(openstack,k8s,kubeflow)
4、SAAS层整体架构(四层负载,七层负载,灰度发布,IAM,SSO,SOA)
5、企业实战:全球部署
二、产品设计
1、产品开发全流程
2、命名规范(产品名,域名,备案,文根,工程名)
3、产品设计(产品形态,三面隔离,租户隔离)
4、大模型量化产品设计
三、UI设计
1、主题色
2、UI设计(ICON设计,线性图标,面性图标,切图)
3、私人订制版OpenClaw
四、数据库设计
1、关系数据库(事务,隔离级别,锁)
2、表结构设计(行表,列表,多租户设计)
3、向量数据库
4、图数据库(知识图谱)
5、时序数据库
6、数据库客户端
五、客户端开发
1、前端开发上线全流程
2、小程序开发上线全流程
3、App端(原生开发+混合开发)
4、大屏(LED+拼接控制器+Pad+OpenClaw)
5、数字孪生(Unreal Engine+Three.js)
六、服务器端开发
1、开发规范(API规范,API鉴权,MVC,DAO,DTO,VO,SSE,Socket)
2、生产问题(JAVA)
2.1、JVM内存溢出
2.2、队列溢出
2.3、连接池泄露
2.4、线程安全问题
2.5、id问题
2.6、BigDecimal问题
3、RPA开发(Python)
3.1、浏览器自动化
3.2、桌面自动化
3.3、S3存储
七、企业级大模型应用开发
1、MOE智能体
2、卡片设计(动态表单)
3、末端鉴权
4、联邦登录
5、对等连接
6、构建企业级数据集(大数据,数据仓库,Spark,Kafka,Flink,Alpaca)
八、上线部署
1、CI/CD(Java,JavaScript,Python,SQL)
2、穿透技术
3、Nginx(数字证书)
4、大模型量化产品整体部署架构
5、上线部署(Java,JavaScript,Python,SQL)
九、大模型量化
1、量化交易整体技术架构(交易所,券商,量化)
2、量化交易(QMT,选股,择时)
3、大模型量化提示词(指令,K线)
4、大模型量化(币圈,美股,大A,个股分析,持仓分析,选股,择时)
5、K线大模型(Kronos,蒙特卡洛,ucharts)
十、大模型源码
1、整体模型结构(文本模型,视觉模型,多模态,卷积)
2、全流程Debug调试(Processor+tokenizer+大模型)
3、位置编码(1D,3D,4D)
4、注意力机制(全注意力,线性注意力,视觉注意力,掩码)
5、MOE
相关推荐
大模型Agent开发实战课[项目源码]
课程内容涵盖多个当前人工智能领域内的先进技术,如Agent开发、RAG、LangChain 1.0、DeepSeek、MoE、微调、蒸馏等。
中小学教育AI革命:AI应用架构师的实战指南
今天的中小学教育,像一辆「超载的公交车」:老师要拉着30个进度不同的学生往前跑,有的学生已经跑到了下一站,有的还在起点找零钱。我们的目的,是帮AI应用架构师「改装」这辆公交车——用AI技术给每个学生装一个「私人座椅」,让每个孩子都能以自己的节奏前进。本文覆盖从「理解教育痛点」到「搭建AI系统」的全流程,重点讲架构设计、核心算法和实战落地。先讲「为什么要做教育AI」——中小学教育的痛点和AI的价值;再讲「教育AI的积木块」——核心概念(大模型、知识图谱、自适应引擎);
AI应用架构师深度访谈:头部企业AI标准化负责人的经验分享
不同团队用不同框架开发模型(TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn混战),部署时需要适配5种以上推理引擎;相同业务场景(如用户画像)被3个团队重复开发,特征定义五花八门,导致"同一个用户,3个画像分数";模型上线后性能暴跌,却查不到训练数据版本、调参记录,只能"从头再来";面对监管合规检查,拿不出模型公平性证明、数据授权链路,项目被迫暂停。这些"成长的烦恼",本质上是AI标准化缺失的必然结果。企业为什么必须做AI标准化?(不是选择题,而是生存题)
提示工程架构师经验谈:AI提示系统设计原则与落地难题解决
某电商平台早期客服提示系统采用“硬编码+复制粘贴”模式,当业务扩展到10+品类、50+客服话术场景时,维护100+个独立提示词文件,每次修改需同步更新5+服务,导致线上故障频发,最终不得不暂停AI客服功能进行重构。:某金融机构将提示系统分为“模板层(仅定义提示结构)”“数据层(管理动态参数/知识库)”“逻辑层(控制流程)”,当监管政策要求修改风险提示话术时,仅需更新模板层,无需改动数据与逻辑。在AI大模型爆发的时代,“提示词(Prompt)”已从开发者手中的“小技巧”演变为企业级系统的核心组件。
RAID0+1及RAID1+0的安全差别
RAID0+1 和 RAID1+0 是两种常见的RAID配置,它们在结构、安全性、利用率和效率方面存在差异。



