DeepSeek
引领
AI
变革，
程序员的关键转型期
已经到来！
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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！
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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大模型实战」两天集训营
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全程实战
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面试攻略
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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
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
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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课程亮点：全程实战
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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
-
