聚客大模型第四期2025视频教程详细介绍

进入2025年，人工智能技术正以前所未有的速度迭代升级，其中 大模型（Large Language Model, LLM） 已成为推动AI产业发展的核心动力。从 ChatGPT 的火爆，到企业级 私有化大模型 的落地，再到各行业应用场景的深度融合，大模型已不仅是研究课题，而是企业转型和个人进阶的必修技能。

为了帮助开发者、产品经理、创业者以及对AI感兴趣的学习者全面掌握大模型的最新技术与实践方法，聚客大模型重磅推出《第四期2025视频教程》。本期课程结合最前沿的技术趋势与落地案例，既讲解底层原理，也深入实战开发，让学员能够真正理解并应用大模型，成为AI时代的“新生产力”。

一、课程定位与目标

《聚客大模型第四期2025视频教程》并非单纯的AI入门课程，而是聚焦 实用化、前沿性与项目驱动，帮助学员 从理解到落地，从工具到产品 全面掌握大模型的核心技能。

课程目标包括：

  1. 系统掌握大模型技术框架：从基础概念到前沿研究，构建完整的知识体系。
  2. 动手训练与微调模型：学会应用主流框架（如Transformers、LLaMA、ChatGLM）进行模型调优。
  3. 打造AI应用与产品：实战演练垂直场景（教育、金融、电商、客服、内容创作）。
  4. 掌握大模型应用全流程：数据预处理、模型部署、推理优化、API服务化。
  5. 紧跟2025技术趋势：深入探讨多模态大模型、Agent应用、低成本私有化方案。

二、课程内容架构

本期课程内容分为 五大核心模块，由浅入深，覆盖理论、实战与应用。

1. 大模型基础与最新趋势

  • 大模型发展历程：从GPT-3到GPT-5，再到国内外新一代模型对比。
  • 大模型的底层原理：Transformer架构、注意力机制、参数规模演进。
  • 2025前沿动态：多模态融合、智能体（AI Agent）、企业级落地案例。

2. 模型训练与微调实战

  • 预训练与微调的区别与联系。
  • LoRA、QLoRA 等轻量级微调技术。
  • 指令微调（Instruction Tuning）与对齐（Alignment）方法。
  • 数据清洗、数据增强的技巧与实操演练。

3. 大模型应用开发

  • 聊天机器人：从零构建企业客服助手。
  • 智能文档生成：自动化报告、合同审查。
  • 教育场景：AI助教与个性化学习系统。
  • 电商营销：AI写作、智能推荐与用户洞察。
  • Agent实战：结合工具调用与多Agent协作，打造自主任务执行系统。

4. 模型部署与优化

  • 模型推理加速：量化、蒸馏、分布式推理。
  • 部署方案：云端（如阿里云、AWS）、本地私有化部署。
  • API服务化与调用管理：如何快速上线AI服务。
  • 成本优化与性能监控。

5. 行业案例与项目演练

  • 金融风控中的大模型应用。
  • 医疗智能问答与辅助诊断。
  • 内容创作与短视频脚本生成。
  • 企业知识库与智能搜索。

这一模块通过真实案例让学员 不仅会写Demo，更能落地项目。

三、课程特色与优势

  1. 紧跟2025最新技术趋势
    结合GPT-5、多模态大模型、智能体技术，保证内容前沿性。
  2. 项目驱动教学
    每个模块配备实战案例，确保学员能产出真实可用的项目成果。
  3. 兼顾理论与实践
    既讲解算法底层逻辑，又提供工具链操作与代码实现。
  4. 全流程覆盖
    从数据准备、模型训练到部署上线，一站式学习。
  5. 面向落地与应用
    强调行业应用与商业场景，帮助学员真正具备“用大模型解决问题”的能力。

四、适合人群

《聚客大模型第四期2025视频教程》适合以下学习人群：

  • 开发者：想掌握大模型训练、调优与应用开发。
  • 架构师：需要为企业设计AI解决方案，进行模型部署与优化。
  • 产品经理/运营人员：希望结合大模型打造新型AI应用与商业模式。
  • 创业者：想利用大模型红利开发新产品或提升竞争力。
  • 高校学生与研究人员：希望理解大模型核心原理与最新研究趋势。

五、学习收获与价值

通过本课程，学员将获得：

  1. 系统化的大模型知识框架
    从基础原理到前沿技术全面掌握。
  2. 实战开发经验
    能独立完成大模型应用的训练、微调、部署与上线。
  3. 项目级成果
    学习中即可完成多个可直接应用的项目Demo。
  4. 职业竞争力提升
    大模型已成为招聘与晋升的重要技能，本课程能大幅提升学员在求职与项目中的竞争力。
  5. 应用落地能力
    不仅停留在“会用”，而是真正具备“能做”的实践能力。

六、总结

《聚客大模型第四期2025视频教程》是一门 前沿、系统、实战化 的大模型课程。它既能帮助学员建立完整的大模型知识体系，又能通过项目驱动掌握应用开发与部署技能，更能紧跟2025年的最新AI技术趋势。

在AI快速发展的新时代，掌握大模型就意味着掌握了未来核心竞争力。无论是技术进阶、职业发展还是创业落地，这门课程都将为学员提供坚实的技术支撑与实战经验。通过学习本课程，你不仅能成为AI应用的使用者，更能成为AI时代的建设者和引领者。

课程截图：

课程目录：

——/2025年聚客大模型第四期/
├──001开班典礼  
|   ├──00-开班典礼.mp4  468.46M
|   └──【聚客AI】AI大模型应用技术2025 – V1.0(1).pdf  208.57kb
├──01-HuggingFace核心组件介绍  
|   ├──01-HuggingFace核心组件介绍.mp4  802.57M
|   └──day01_HuggingFace核心组件介绍.zip  1.06G
├──02-基于Bert的中文评价情感分析（训练篇）  
|   ├──day02_基于Bert的中文评价情感分析（训练篇）.zip  370.99M
|   └──基于Bert的中文评价情感分析.mp4  626.94M
├──03-基于Bert的中文评价情感分析（实现篇）  
|   ├──day03_基于Bert的中文评价情感分析（实现篇）.zip  370.83M
|   └──_基于Bert的中文评价情感分析-实现.mp4  522.12M
├──04-GPT2-中文生成模型定制化（训练篇）  
|   ├──04-GPT2-中文生成模型定制化（训练篇）.zip  1.81G
|   └──GPT2-中文生成模型定制化_训练篇.mp4  625.69M
├──05-GPT2-中文生成模型定制化  
|   ├──day05学习附件.zip  361.80M
|   └──GPT2-中文生成模型定制化.mp4  1.10G
├──06-本地私有化部署大模型（Ollama&vLLM&LMDeploy  
|   ├──day06_本地私有化部署大模型.zip  453.56kb
|   └──本地私有化部署大模型.mp4  1.15G
├──07-大模型微调（使用LLama Factory微调Qwen）  
|   ├──day07_大模型微调（使用LLama Factory微调Qwen）.zip  19.40M
|   └──大模型微调.mp4  1.06G
├──08-大模型微调（LLama Factory自定义微调数据集）  
|   ├──day08_大模型微调（LLama Factory自定义微调数据集）.zip  1.03M
|   └──大模型微调.mp4  1.43G
├──09-大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换）  
|   ├──day09_大模型微调（QLora微调&GGUF模型转换）.zip  1.09M
|   └──视频.mp4  1.17G
├──10-大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决）  
|   ├──day10_大模型微调（LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决）.zip  630.38kb
|   └──day_10视频.mp4  1.26G
├──11-大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型）  
|   ├──day11.mp4  1.30G
|   └──day11_大模型微调分布式训练（LLama Factory与Xtuner分布式微调大模型）.zip  1.09M
├──12-大模型压缩训练（知识蒸馏）  
|   ├──day12_大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip  927.37kb
|   └──day_12.mp4  1.23G
├──13-大模型推理部署（分布式推理与量化部署）  
|   ├──day13.mp4  1.26G
|   └──day13_大模型推理部署（分布式推理与量化部署）.zip  3.96M
├──14-大模型评估测试（OpenCompass）  
|   ├──day14.mp4  1.40G
|   └──day14_大模型评估测试（OpenCompass）.zip  453.21kb
├──15-大模型微调项目实战（情绪对话模型-数据工程篇）  
|   ├──day15.mp4  853.83M
|   └──day15_大模型微调项目实战（情绪对话模型-数据工程篇）.zip  719.41M
├──16-大模型微调项目实战（情绪对话模型-最终效果）  
|   ├──demo_16  
|   |   ├──.idea  
|   |   ├──embedding_model  
|   |   ├──cleaned_output.txt  53.11kb
|   |   ├──data_convert.py  0.74kb
|   |   ├──get_data.py  6.92kb
|   |   └──model_convert.py  0.88kb
|   ├──day16.mp4  1.19G
|   └──day16_大模型微调项目实战（情绪对话模型-最终效果）.zip  839.11M
├──17-Llamaindex快速构建RAG  
|   ├──day17.mp4  1.49G
|   └──day17_Llamaindex快速构建RAG.zip  362.07M
├──18-Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与Chroma  
|   ├──day18.mp4  884.48M
|   └──day18_Llama_indexRAG进阶_Embedding_model与ChromaDB.zip  1.44M
├──19-Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序  
|   ├──day19.mp4  1.29G
|   └──day19_Llama_indexRAG进阶_文档切分与重排序.zip  817.55kb
├──20-Dify实现RAG  
|   ├──day20.mp4  768.48M
|   └──day20_Dify实现RAG.zip  2.46M
├──21-RAGFlow  
|   ├──day21.mp4  1.03G
|   └──day21_RAGFlow.zip  3.44M
├──22-基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）  
|   ├──day22.mp4  1.22G
|   └──day22_基于RAG的法律条文智能助手（方案篇）.zip  742.12kb
├──23-基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署  
|   ├──day23.mp4  1.85G
|   └──day23_基于RAG的法律条文智能助手-实现与部署.zip  1.29M
├──24-基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署  
|   ├──day24.mp4  1.19G
|   └──day24_基于RAG的法律条文智能助手-微调与部署.zip  1.23M
├──25-Dify构建Agent  
|   ├──day25.mp4  872.81M
|   └──【课件】Agent 智能体应用（Dify构建Agent）.zip  4.08M
├──26-LangGraph构建多智能体  
|   ├──day26.mp4  1.11G
|   └──day26_LangGraph构建多智能体.zip  512.50kb
├──27-DeepSeek原理与应用  
|   ├──day27.mp4  1.10G
|   └──day27_DeepSeek原理与应用.zip  1.04M
└──28-多模态大模型应用  
|   ├──day28.mp4  1.23G
|   └──day28_多模态大模型应用.zip  5.78M

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