大模型（LLM）微调与应用开发培训课程（如ChatGLM/Llama 2本地化部署）
【培训对象】
AI算法工程师、应用开发工程师、技术负责人，希望利用开源大模型构建企业专属应用的相关人员。
【培训目标】
一、 理解大型语言模型（LLM）的基本原理、架构特点和主流开源模型（如Llama 2， ChatGLM， Qwen）的差异。
二、 掌握在本地或私有云环境部署开源LLM的方法，解决数据安全和隐私顾虑。
三、 学会使用高效微调技术（如LoRA, P-Tuning）在自有数据上微调LLM，使其适应特定领域任务。
四、 掌握提示工程（Prompt Engineering）核心技术，并能够基于微调后的模型开发AI应用（如聊天机器人、文档问答）。
【培训内容介绍】
一、 大语言模型（LLM）基础与发展：从Transformer到GPT、BERT，LLM的涌现能力，主流开源LLM介绍与对比。
二、 LLM本地化部署（一）：环境准备、硬件要求（GPU/内存）、模型下载、使用Transformers库加载和运行LLM。
三、 LLM本地化部署（二）：使用量化技术（如GPTQ， AWQ， GGUF）降低显存占用，加速推理，实现消费级GPU运行LLM。
四、 提示工程（Prompt Engineering）：设计有效提示的原则、零样本/少样本学习、思维链（CoT）提示、提示模板管理。
五、 检索增强生成（RAG）原理与实战：解决LLM知识有限和幻觉问题，结合向量数据库（如Chroma， FAISS）构建外部知识库，实现文档问答系统。
六、 高效微调（PEFT）技术概述：全量微调与高效微调的对比，Adapter Tuning, Prefix Tuning, P-Tuning, LoRA原理。
七、 LoRA微调实战（一）：准备特定领域的数据集（指令-回答对），数据预处理与格式化。
八、 LoRA微调实战（二）：使用PEFT库对基座LLM（如Llama 2-Chat或ChatGLM3）进行LoRA微调，调整关键超参数。
九、 模型评估与对比：评估微调后模型在特定任务上的表现，与基座模型和商业模型进行对比。
十、 模型推理服务化：将微调后的LLM封装成高性能API服务（使用FastAPI， vLLM， TGI等框架），支持并发请求。
十一、 LLM应用开发实践：结合微调模型和RAG，开发一个完整的智能问答应用，包含前端交互界面。
十二、 实战演练：使用开源LLM，结合企业自有文档数据，搭建并微调一个具备领域知识的私有化智能问答机器人。
