LLM-Engineering-Essentials：掌握大型语言模型工程化核心技能

LLM-Engineering-Essentials：掌握大型语言模型工程化核心技能

LLM-Engineering-Essentials Materials for the LLM Engineering Essentials course 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-Engineering-Essentials

项目介绍

LLM-Engineering-Essentials 是由 Nebius Academy 推出的一门针对开发者和工程师的12周课程。该课程由学术界和工业界的专家共同打造，旨在帮助学员深入理解大型语言模型（LLM）的API使用、自我托管模型以及构建定制化AI驱动的NPC（非玩家角色）平台。课程包含丰富的实践环节，通过动手编码、实验和构建项目，使学员能够迅速掌握相关技能。

项目技术分析

LLM-Engineering-Essentials 课程涵盖了从LLM API基础到高级工作流程的全面内容。以下是对课程主要技术点的简要分析：

• LLM API基础：学习LLM和Multimodal LLM API的使用，以及提示策略、常见问题、创造性与再现性的平衡。
• LLM工作流程：从链式处理到AI Agent，探讨LLM的推理过程。
• 上下文管理：了解RAG技术及其应用，以及如何在生产环境中使用向量存储和数据库。
• 自我托管LLM：探讨开源LLM的使用和在生产环境中的实际推理，以及计算和内存瓶颈。
• 优化与监控：学习LLM推理的优化方法，包括量化，以及生产环境中的监控和可观测性。
• 微调：掌握LLM和嵌入的微调技术，包括参数高效微调、LoRA、RLHF和DPO。

项目及技术应用场景

在本课程中，学员将通过构建一个NPC Factory项目来实践所学知识。该项目旨在为沉浸式游戏提供智能、可信、反应灵敏和自主的NPC。以下是项目的一些关键应用场景：

• 模型部署：在真实服务器上部署模型，并集成到游戏环境中。
• Agent能力实现：使NPC能够设定目标并动态适应。
• API构建：构建可扩展的API以支持复杂游戏交互。
• 性能优化：优化性能，监控行为，并微调模型以实现平滑、灵敏的游戏体验。

项目特点

LLM-Engineering-Essentials 课程的几个显著特点如下：

• 专家指导：学员将有机会得到经验丰富的专业人士的指导，并参与定期的Q&A会议，以确保学习进度。
• 实时互动：通过加入欢迎会议和后续的实时课程，学员可以与同行和课程专家建立联系，加强学习效果。
• 项目驱动：课程以项目为核心，学员将通过实际操作来巩固理论知识。
• 社区支持：学员可以加入社区，与其他学习者交流和分享，获得最新课程信息和动态。

通过参加LLM-Engineering-Essentials 课程，开发者和工程师不仅能够掌握大型语言模型的工程化技能，还能够为自己的职业发展打下坚实的基础。这门课程对于那些希望在AI领域保持领先地位的专业人士来说，是一个不可多得的学习机会。

LLM-Engineering-Essentials Materials for the LLM Engineering Essentials course 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-Engineering-Essentials