AI大模型全栈工程师实战训练营培训通知

关于举办“AI大模型全栈工程师实战”
训练营的通知
各有关单位：
为了企业在激烈市场竞争中脱颖而出，开拓新的业务领域，培育出精通大模型技术的专业人才。帮助学员系统学习AI大模型的设计、开发、优化与部署，深入对智能交互、知识管理、内容创作乃至整个数字化世界的认知。中培伟业精心打造了“AI大模型全栈工程师实战”训练营。于2026年在全国部分城市举办公开课，诚邀您的参与，有关事宜如下：
一、培训背景
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。大模型（Large Language Models, LLMs）作为AI领域的一项革命性突破，正以前所未有的速度重塑着我们对智能交互、知识管理、内容创作乃至整个数字化世界的认知。近年来，诸如DeepSeek、GPT系列、Sora等大模型的不断涌现，不仅展示了AI在自然语言处理领域的巨大潜力，也预示着AI技术即将迈入一个更加复杂、细腻且广泛适用的新纪元。
人工智能成为全球焦点的背景下，2024年中国政府工作报告，就首次提出开展“人工智能+”行动，相信后续还有更多利好人工智能和“人工智能+”的政策即将释放。而在国家层面推动“AI+”行动，无数的机会也将井喷。


二、培训对象
软件工程师和架构师、AI算法工程师、机器学习工程师、全栈开发者、后端工程师、云计算工程师、运维工程师、传统程序员（Java/C++）、数据分析师、BI工程师等。
三、培训信息
培训形式：线下面授 + 同步直播
培训班次：

2026年5月26-28日 成都
2026年8月25-27日 北京
2026年10月27-29日 重庆
四、培训内容
培训共计3天，每天6小时，具体日程安排如下：
日程：第一天上午
培训主题： 第一节：大模型理论知识
培训大纲：初探大模型：起源与发展GPT模型家族：从始至今大模型DeepSeek VS ChatGPT4的对比介绍大模型实战-讲解大模型2种学习路线大模型最核心的三项技术:模型、微调和开发框架DeepSeek的MoE混合专家模型介绍DeepSeek-R3后训练阶段与强化学习技术介绍OpenAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎简介 最强Embedding大模text-Embedding-ada模型介绍全球开源大模型性能评估榜单中文大模型生态介绍与GLM 130B模型介绍DeepSeek模型介绍与部署门槛DeepSeek开源生态:微调、多模态，WebUI等项目简介

培训主题：第二节：DeepSeek大模型API应用开发
培训大纲：DeepSeek-V3 大模型APIDeepSeek模型&价格DeepSeek模型参数Temperature设置DeepSeek模型Token用量计算DeepSeek大模型多轮对话DeepSeek大模型JSON OutputDeepSeek大模型Function CallingDeepSeek大模型上下文硬盘缓存聊天机器人初探（Chat Completion）基于DeepSeek开发智能翻译助手

日程：第一天下午
培训主题：第三节：LLM模型的私有化部署与权限控制
培训大纲：各种模型文件介绍：.bin、GGUF、.safetensors等格式区别模型的推理、量化原理与实现流程ModelScope与Hugging Face平台介绍及模型下载使用大模型管理底座Ollama架构与运行机制Ollama+LLaMA部署开源大模型的完整流程Open WebUI前端功能介绍与模型调用演示Open WebUI用户与访问权限控制配置方法vLLM架构简介与Ollama的核心区别vLLM在高并发与吞吐性能上的优化机制解析vLLM+OpenAPI实战：部署并调用企业级大模型服务

培训主题：第四节：Dify本地化构建智能客服工作流
培训大纲：智能体介绍与Dify基本原理Dify安装与环境配置Dify在智能应用中的角色与优势智能体的组成：Prompt、数据源、模型、工具集成Dify与LangChain、Flowise等工具的对比实战体验：Dify实现数据爬取、清洗、保存创建各种场景的智能：数据分析、代码编写、客服Dify如何关联本地模型Dify的API调用与微信连接实现

日程：第二天上午
培训主题：第五节：基于Deepseek和LangChain构建Agent
培训大纲：通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价 LangChain ReAct框架 LangChain中ReAct Agent的实现 LangChain中的工具和工具包 通过create_react_agent创建Agent 深挖AgentExecutor的运行机制Plan-and-Solve策略的提出 LangChain中的Plan-and-ExecuteAgent 通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理 为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具

培训主题：第六节：Agent+MCP打造高级智能体
培训大纲：RAG、Agent与MCP的区别与联系MCP与FunctionCall的关系热门的MCP客户端工具有哪些MCP服务接入原理讲解自定义MCP Client开发--STDIO协议对接LangGraph agent接入Github MCP服务Langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示

日程：第二天下午
培训主题：第七节：基于DeepSeek和LlamaIndex构建文档问答系统
培训大纲：LlamaIndex：选择与配置不同的语言模型与向量模型LlamaIndex提示：定义与管理查询模板及上下文注入策略LlamaIndex索引：构建文档索引、向量索引与树形索引LlamaIndex存储：访问与持久化外部知识数据LlamaIndex记忆：实现对多轮对话的上下文追踪与复用LlamaIndex代理：整合外部工具与执行动态任务实战演练：使用LlamaIndex构建企业文档问答系统

培训主题：第八节：GitHub Copilot AI 辅助编程
培训大纲：GitHub Copilot的核心原理与工作机制Copilot在主流IDE中的安装与配置代码补全与建议：基础功能实战Copilot Chat：自然语言交互式编程代码解释与文档生成：效率提升技巧单元测试与代码重构的Copilot辅助Copilot的安全与隐私保护机制企业级应用：Copilot for Business的管理与策略Prompt Engineering：优化Copilot建议的技巧未来展望：AI辅助编程的趋势与挑战

日程：第三天上午
培训主题：第九节：AI赋能的 Python工程化与GitLab CI/CD实践
培训大纲：Python工程化基石：Pylint与代码质量门禁GitLab CI/CD 核心原理与流水线构建AI驱动的静态代码分析与Pylint优化GitLab Runner配置与Python环境容器化CI流程中的自动化测试与代码覆盖率持续交付（CD）实战：Python应用的自动化部署Cython基础：提升Python性能的编译原理AI辅助的Cython封装与性能瓶颈分析GitLab CI/CD集成Cython编译与构建优化全流程可观测性：CI/CD与代码质量的度量

培训主题：第十节：从图片、视频到数字人，AI应用边界探索
培训大纲：用Stable Diffusion实现文生图（输入文字就能画图）用Stable Diffusion实现图生图（上传图片自动变换风格）提示词怎么写？掌握关键词技巧玩转Lora微调，让图片拥有不同风格（动漫、国风、写实）艺术字、证件照、logo、海报、详情图制作实操AI辅助设计，快速搞定海报、Banner、广告图认识HeyGen，AI数字人生成工具用HeyGen生成数字人大纲、剧本、字幕、配乐一键制作真人感十足的数字人视频实现AI半无人直播、语音直播，应用到客服和营销

日程：第三天下午
培训主题：第十一节：Deepseek多模态模型Janus的微调与模型对齐
培训大纲：多模态大模型的核心原理与应用场景报销凭证（发票、单据）的结构化特征与难点数据准备：票据样本、文字识别与表格标注如何科学构建训练数据（基础与专业数据混合训练）微调常见方式介绍：微调、偏好对齐、蒸馏、奖励模型OCR微调：关键字段识别（抬头、金额、日期、税号）版式与图像理解：复杂票据结构解析多模态信息对齐：文本、图像与语音的融合参数高效微调方法（LoRA/Adapter）实战案例演示：凭证识别与结构化信息提取业务落地：从票据识别到自动化报销流程

培训主题：第十二节：MLflow在大模型微调中的应用
培训大纲：MLflow架构与LLM MLOps生命周期MLflow Tracking实战：微调过程可视化微调指标与结果的高效对比分析MLflow与主流微调框架的集成大模型微调后的模型打包与存储模型注册表（Model Registry）与版本管理LLM 评估：自动化与人工反馈Prompt Engineering与提示词版本控制LLM可观察性（Observability）与Tracing微调模型的部署与服务化


备注：采用小班制教学，授课过程中，讲师会通过互动提问、组织小组讨论、即时答疑等形式，帮助学员把所学知识转化为可落地的能力。
五、培训教师
➤ 刘老师 | 国内顶尖AI专家、大数据技术专家
西安邮电大学计算机科学与技术专业。拥有着20多年软件研发与企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通机器学习、深度学习、大模型技术。他的专业素养和教学能力备受学员赞誉，是众多技术爱好者心中的楷模。
AI深度学习方法：Scikit-Learn，Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、Yolo、OpenCV熟悉主流机器学习算法、各种神经网络结构和图形图像识别技术。
LLM大模型方向：DeekSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微调、DeepSpeek分布式训练、MindFormers生态、MoE混合专家模型。能根据客户的需求实现定制化的模型私有化部署、微调、对齐、量化。并对LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源码级的理解。
➤ 邹老师 | 某工业大学人工智能研究院院长
博士学历，毕业于中国地质科学院，兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授、硕士生导师。主持研发50多个人工智能领域工业级项目，广泛应用于能源、医疗、交通、气象、银行等多个领域。
硕博期间主持研发大型行业建模软件，代码量100万行（从底层开发是考虑后期维护和产权）。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。成立中国科学院邹博人工智能研究中心，在翔创、天识等公司担任技术顾问，曾在多个在线平台授课，广受网友好评，累计学习人数超过百万。
公开出版《强化学习》《Python深度学习实践》《自然语言处理》等11部专著和译著。在国内外期刊会议发表论文10余篇，获得国家发明专利1项，著书1本，译书6本。2017年主持科研项目荣获国土资源科学技术一等奖。
为众多知名企业进行过上百场讲座和内部培训，其中包括中国移动、CSDN、中国建设银行、花旗银行、中信集团、中航信、烽火科技、京东方、中科曙光、京东、大唐、完美世界等。
六、培训收益
1.整体掌握大模型理论知识；
2.了解自注意力机制、Transformer模型、BERT模型；
3.掌握DeepSeek与ChatGPT等原理与实战；
4.了解LLM应用程序技术栈和提示词工程；
5.了解国产大模型ChatGLM原理及使用；
6.了解视觉大模型技术优势；
7.掌握语言理解与字幕生成及其应用；
8.掌握图像生成和应用实操；
9.了解应用场景与潜力分析；
10.了解大模型企业商用项目实战。


七、证书颁发
参加培训并通过考试的学员，将获得由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发的《AI大模型全栈技术（高级）》职业能力证书。证书长期有效，相关信息可随时登录中心官网查询。
八、培训费用
6800元/人（含培训费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用）。
备注：参加面授的学员提供培训期间的午餐。
九、报名缴费
请参训单位及人员填写《报名回执表》，通过传真或邮件等方式发送给课程顾问。并于开课前一周将相关费用汇至我司对公账户，同时提供付款凭证以便财务核对。