九天菜菜-AI大模型原理与训练实战是一套聚焦“大模型底层原理 + 实战训练落地”的系统课程，适合希望深入理解并具备动手能力的AI开发者。下面给你做一个全面介绍：
一、课程定位
这门课程的核心目标是：
👉 帮助学员从“会用AI”升级到“会训练AI模型”
它不仅讲解大模型（LLM）的理论基础，还重点覆盖：
- 模型训练流程
- 微调方法（Fine-tuning）
- 私有化部署
- 企业级应用落地
适合想进入AI大模型领域的进阶学习者。
二、课程核心内容
1️⃣ 大模型基础原理
- Transformer架构详解（Attention机制）
- 预训练语言模型（LLM）原理
- Token、Embedding、位置编码
- 常见模型结构对比（GPT / BERT 等）
👉 帮你搞懂“大模型为什么这么强”
2️⃣ 模型训练与微调
- 预训练（Pretraining）流程解析
- 指令微调（Instruction Tuning）
- LoRA / QLoRA 等高效微调技术
- 数据集构建与清洗方法
👉 从“调用API”进阶到“自己训练模型”
3️⃣ 大模型工程化实践
- 模型部署（本地 / 云端）
- 推理优化（量化、加速）
- GPU训练环境搭建（Linux + CUDA）
- 常见框架使用（PyTorch / Transformers）
4️⃣ RAG与知识库应用
- RAG（检索增强生成）原理
- 向量数据库（如 FAISS）
- 企业知识库问答系统搭建
- 文档检索与语义搜索
👉 当前最热门的大模型应用方向之一
5️⃣ Agent与应用开发
- AI Agent基础概念
- 工具调用（Tool use）
- 多轮对话系统设计
- 自动化任务执行
三、课程亮点
✔ 理论 + 实战结合（不是纯讲概念）
✔ 覆盖当前主流技术（LLM + RAG + Agent）
✔ 包含完整项目案例（可写进简历）
✔ 偏工程落地，适合就业/转型
四、适合人群
- 有Python基础的开发者
- 想转型AI/大模型方向的人
- 从事数据分析/后端/算法工程师
- 希望做AI副业或项目变现的人
五、学习收获
完成课程后，你可以具备：
✅ 理解大模型底层原理
✅ 独立完成模型微调
✅ 搭建企业级AI应用（如知识库问答）
✅ 掌握RAG和Agent开发能力
✅ 拥有可用于面试/接单的项目经验
六、课程难度
整体难度：⭐⭐⭐⭐（中高级）
建议具备：
- Python基础
- 基本机器学习概念（如损失函数、训练流程）
七、一句话总结
👉 这是一门从“原理 → 训练 → 应用落地”全链路覆盖的大模型实战课程，非常适合想真正进入AI核心领域的人。
课程截图：
课程目录：
└── 第一阶段 大模型顶尖架构原理精讲
├── 00 不同基础不同目标的学习路径规划.mp4
├── 【LLaMA】1 LLaMA中的Decoder架构详解.mp4
├── 【LLaMA】2 LLaMA中的Embedding层.mp4
├── 【LLaMA】3 RMSNorm均方根层归一化.mp4
├── 【LLaMA】4 旋转位置编码ROPE.mp4
├── 【LLaMA】4.5 旋转位置编码的Q&A.mp4
├── 【LLaMA】5 KV缓存的原理与初步实现.mp4
├── 【LLaMA】5.5 时间复杂度、机器翻译等Q&A.mp4
├── 【LLaMA】原理与架构复现 Part 2.mp4
├── 【LLaMA】原理与架构复现 Part 3.mp4
├── 【LLaMA】原理与架构复现 Part 4.mp4
├── 【Transformer】1 Transformer与注意力机制入门.mp4
├── 【Transformer】10 编码器结构详解之前馈神经网络FFN.mp4
├── 【Transformer】11 完整Transformer结构下的解码器Decoder.mp4
├── 【Transformer】12 Decoder的输入与teacher forcing.mp4
├── 【Transformer】13 掩码与掩码注意力机制.mp4
├── 【Transformer】14 填充掩码与前瞻掩码的实现.mp4
├── 【Transformer】15 编码-解码注意力层.mp4
├── 【Transformer】16 Decoder-Only结构下的Decoder.mp4
├── 【Transformer】2 Attention注意力机制的本质.mp4
├── 【Transformer】3 Transformer中的注意力计算流程 & 多头注意力机制.mp4
├── 【Transformer】4 Transformer的基本架构.mp4
├── 【Transformer】5 Embedding与位置编码.mp4
├── 【Transformer】6 正余弦编码的数学与实用意义.mp4
├── 【Transformer】7 正余弦编码的实际计算与高维空间可视化.mp4
├── 【Transformer】8 编码器结构详解之残差链接.mp4
└── 【Transformer】9 编码器结构详解之Layer Normalization.mp4
├── 【赠送】10小时NLP高效入门
│ ├── 01_【神经网络入门】1 SSE与二分类交叉熵损失.mp4
│ ├── 02_【神经网络入门】2 二分类交叉熵的原理与实现.mp4
│ ├── 03_【神经网络入门】3 多分类交叉熵的原理与实现.mp4
│ ├── 04_【DNN】1 梯度下降中的两个关键问题.mp4
│ ├── 05_【DNN】2.1 反向传播的原理.mp4
│ ├── 06_【DNN】2.2 反向传播的实现.mp4
│ ├── 07_【DNN】3 走出第一步：动量法Momentum.mp4
│ ├── 08_【DNN】4 开始迭代：batch与epochs.mp4
│ ├── 09_【DNN】5.1 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（上）.mp4
│ ├── 10_【DNN】5.2 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（下）.mp4
│ ├── 11_【RNN】1.1 欢迎来到NLP的世界.mp4
│ ├── 12_【RNN】1.2 大模型的行业影响与发展.mp4
│ ├── 13_【RNN】2.1 深度学习中的时间序列数据.mp4
│ ├── 14_【RNN】2.2 文字序列数据 – 结构与分词操作.mp4
│ ├── 15_【RNN】2.3 文字序列数据 – Token与编码.mp4
│ ├── 16_【RNN】3.1~3.2 RNN的架构与数据流.mp4
│ ├── 17_【RNN】3.3 各类NLP任务下循环神经网络的输入与输出.mp4
│ ├── 18_【RNN】3.4.1 认识PyTorch中nn.RNN层.mp4
│ ├── 19_【RNN】3.4.2 在PyTorch中实现RNN.mp4
│ ├── 20_【RNN】3.4.3 深度神经网络的实现.mp4
│ ├── 21_【RNN】3.4.4 自定义循环层中的循环数据流.mp4
│ ├── 22_【RNN】3.4.5 双向循环神经网络.mp4
│ ├── 23_【RNN】3.4.6【加餐】手动实现RNN执行情感分类任务.mp4
│ ├── 24_【RNN】3.4.7【加餐】手动实现RNN执行文本生成任务.mp4
│ ├── 25_【RNN】3.5.1 RNN反向传播的数学流程.mp4
│ └── 26_【RNN】3.5.2 RNN各类缺陷的数学本质.mp4
├── 【赠送】2小时从0到1训练LlaMA模型
│ ├── 01 环境准备与算力准备.mp4
│ ├── 02 预训练微调数据集准备.mp4
│ ├── 03 训练定制化Tokenizer.mp4
│ ├── 04 llama-like模型的预训练（上）.mp4
│ ├── 05 llama-like模型的预训练（下）.mp4
│ └── 06 指令微调 + 结果展示.mp4
├── 【赠送】python基础
│ ├── Lesson 1.Hello World!.mp4
│ ├── Lesson 10.列表的常用方法（一）.mp4
│ ├── Lesson 11.列表常用方法（二）.mp4
│ ├── Lesson 12.元组对象的创建与索引.mp4
│ ├── Lesson 13.元组的常用方法.mp4
│ ├── Lesson 14.字典对象的创建与索引.mp4
│ ├── Lesson 15.字典的常用方法.mp4
│ ├── Lesson 16.集合的创建（新）.mp4
│ ├── Lesson 17.集合的常用方法（新）.mp4
│ ├── Lesson 18.冻集合的创建与使用.mp4
│ ├── Lesson 19.控制语句（一）：判别语句.mp4
│ ├── Lesson 2.数值型对象的创建.mp4
│ ├── Lesson 20.控制语句（二）：循环语句.mp4
│ ├── Lesson 21.控制语句（三）：条件循环.mp4
│ ├── Lesson 22.函数（一）：函数的使用.mp4
│ ├── Lesson 23.函数（二）：函数的参数.mp4
│ ├── Lesson 24.函数（三）：变量作用域与lambda函数.mp4
│ ├── Lesson 25.类的创建.mp4
│ ├── Lesson 26.类的方法和继承.mp4
│ ├── Lesson 27.NumPy基础.mp4
│ ├── Lesson 28.NumPy数组的常用方法.mp4
│ ├── Lesson 29.NumPy的广播与科学计算.mp4
│ ├── Lesson 3.数值型对象的科学运算.mp4
│ ├── Lesson 30.Pandas入门.mp4
│ ├── Lesson 31.DataFrame数据结构基础.mp4
│ ├── Lesson 4.布尔型对象.mp4
│ ├── Lesson 5.字符串型对象的创建.mp4
│ ├── Lesson 6.字符串索引.mp4
│ ├── Lesson 7.字符串的常用方法（一）.mp4
│ ├── Lesson 8.字符串常用方法（二）.mp4
│ └── Lesson 9.列表对象的创建与索引.mp4
├── 【赠送】大模型必备PyTorch基础
│ ├── Lesson 1 张量的创建与常用方法.mp4
│ ├── Lesson 2 张量的索引、分片、合并及维度调整.mp4
│ ├── Lesson 3 张量的广播和科学运算.mp4
│ ├── Lesson 4 张量的线性代数运算.mp4
│ ├── Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法.mp4
│ ├── Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门.mp4
│ ├── Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展.mp4
│ ├── Lesson 7.2 机器学习中的基本概念.mp4
│ ├── Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架.mp4
│ ├── Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南.mp4
│ ├── Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播.mp4
│ ├── Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现.mp4
│ ├── Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播.mp4
│ ├── Lesson 8.5 多分类神经网络.mp4
│ ├── Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络.mp4
│ ├── Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性.mp4
│ ├── Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数.mp4
│ └── Lesson 9.5 从0实现深度神经网络的正向传播.mp4
├── 【赠送】大模型入门基础
│ ├── 01_【预习课】Lesson 1 谷歌邮箱Gmail注册.mp4
│ ├── 02_【预习课】Lesson 2 OpenAI账号注册.mp4
│ ├── 03_【预习课】Lesson 3 ChatGPT Plus升级流程.mp4
│ ├── 04_【预习课】Lesson 4 ChatGPT防封指南.mp4
│ ├── 05_Ch 1.1 OpenAI官网使用说明.mp4
│ ├── 06_Ch 1.2 本地调用OpenAI API方法.mp4
│ ├── 07_Ch 2.1 Completion模型与Chat模型介绍.mp4
│ ├── 08_Ch 2.2 Completion.create函数参数详解.mp4
│ ├── 09_Ch 2.3 Completion.create函数调参数实践.mp4
│ ├── 10_Ch 2.4手动创建可调节对话风格的对话机器人创建.mp4
│ ├── 11_Ch 3.1 大语言模型原生能力与涌现能力介绍.mp4
│ ├── 12_Ch 3.2 提示工程技术入门.mp4
│ ├── 13_Ch 4.1 One-shot&Few-shot提示方法.mp4
│ ├── 14_Ch 4.2 Zero-shot-CoT提示法（新）.mp4
│ ├── 15_Ch 4.3Few-shot-CoT提示法.mp4
│ ├── 16_Ch 4.4 LtM提示方法.mp4
│ ├── 17_Ch 5.1 SCAN指令翻译项目介绍与数据集准备.mp4
│ ├── 18_Ch 5.2 针对SCAN数据集的Few-shot-LtM提示工程流程.mp4
│ ├── 19_Ch 5.3 SCAN指令翻译项目完整建模流程.mp4
│ ├── 20_Ch 6.1 Chat Completion模型背景介绍.mp4
│ ├── 21_Ch 6.2 Chat Completion模型发展现状.mp4
│ ├── 22_Ch 7.1 Chat Completion模型API详解.mp4
│ ├── 23_Ch 7.2 Messages参数设置技巧.mp4
│ └── 24_Ch 7.3 基于特定知识的简易问答机器人创建方法.mp4