DeepSeek，又杀疯了！

DeepSeek引领AI变革，程序员的关键转型期已经到来！

🚀 2025年，谁能成为AI时代的赢家？

DeepSeek模型的爆发，正在重塑技术人的职业生态！到2030年，AI人才缺口将达400万，懂大模型的工程师将成为稀缺人才！

现在，DeepSeek等一线大模型公司的AI岗位年薪突破120W，大模型应用开发工程师已经成为最抢手的黄金职位！

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但别高兴太早！AI正在快速迭代，普通程序员将被无情淘汰。未来5年，市场只需要那20%能真正驾驭AI技术的人才！

谁能抓住这个窗口期？谁能成为AI时代的核心人才？

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课程由AI大模型领域大佬KEVIN老师打磨研发，将大模型技术原理讲透的同时，还将丰富的商业化AI应用项目无偿分享，帮大家快速打通全程实战 + 面试攻略 + 职业规划，干货满满，让你超过岗位需求能力一大截!

第一天：DeepSeek大模型最佳实践

             企业级RAG知识库项目实战

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1、从爆火的DeepSeek理性看待AI大模型的发展趋势

2、剖析DeepSeek技术原理和核心价值

3、DeepSeek快速部署方案

4、RAG 工作原理与技术架构

5、基于 LlamaIndex 构建企业级私有知识库    

6、大模型项目升级与模型优化

7、基于DeepSeek大模型的RAG项目实践

8、程序员拥抱AI大模型最佳学习路径

第二天：AI大模型工程师面试收割机

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1. 目前招聘岗位情况

2. 需要掌握的技术栈

-大模型 RAG 应用开发

-大模型应用微调与评估

-高质量数据集制作

-多卡联合模型部署

3. 应用开发篇

- RAG项目开发的流程是什么？

-文本切割有哪些好的方案？

- RAG优化方案有哪些？

- RAG评估怎么做？

- RAG开发框架怎么选择？

-向量数据库选型?

-向量数据库优化？

4. 模型训练与微调篇

-哪些需求任务（场景）需要做微调？

-任务数据集如何制作？

-怎样保证数据集是高质量的？

-如何解决超长文本训练存在的问题？

-微调的时候，指标从多少提升到多少?

-你觉得是做对了哪里使得微调成功了?

-微调为啥选LoRA之类的?

5. 模型部署篇

-大模型部署方案

-推理性能优化

-推理服务部署

-模型转换与合并

6. 简历优化篇

-至少有2-3个落地的大模型应用场景的项目

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🌟课程价值：

- 掌握大模型前沿技术

- 获得2个可落地的实战项目

- 直达大厂面试官的简历模板

- 精准对标AI岗位需求

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