LLM应用开发平台特训营

课程门数 25
学习人数 188
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全栈+全流程打造价值极高+可商用大模型应用开发LLMOps平台 迅速具备低成本、高效率构建生成式 AI 原生应用的稀缺能力 教/学/练/测/评教学+大厂内推机会,培养具备AI架构和研发能力的尖端人

阶段一:【LLMOPs平台搭建】架构设计与基础聊天机器人开发

掌握LLM应用开发基础知识,并搭建基础项目框架,实现并对接第一个聊天机器人。

第1周

LLMOps平台开发基础及架构设计

本周学习大语言模型(LLM)基础及LLMOps平台的开发基础、架构设计,并探讨了大语言模型在企业中的应用及其对软件开发的影响,以及如何利用ChatGPT辅助课程学习及软件开发。

第2周

LLMOps后端搭建,构建基础聊天机器人

Python是人工智能编程语言,本周手把手带领大家,从如何安装,到配置LLMOps项目后端,安装数据库、编写测试脚本,初步了解LangChain框架,并对接OpenAI实现第一个聊天机器人。

第3周

LLMOPs前端搭建关联聊天机器人API

本周学习Node.js环境的安装、LLMOps前端项目搭建、Vue.js项目架构设计、解决前后端跨域、并配置ArcoDesign框架与Tailwindcss方案实现第一个带UI的聊天机器人。

阶段二:【商业级聊天机器人开发】具备记忆、自动联网、联动自制知识库

增强聊天机器人性能,添加记忆功能、读取知识库、调用插件,实现第一个商业级AI Agent应用。

第4周

记忆模块开发,让聊天机器人有记忆

本周掌握LLM的上下文窗口概念、了解上下文长度限制与解决方案,学习LCEL表达式,尝试使用LangChain的记忆组件实现对长上下文的记忆及总结,将该方案集成到项目中,实现带记忆/状态功能聊天机器人。

第5周

数据集模块开发-实现特定知识库问答

本周学习LLM幻觉解决策略,开发LLMOps知识库模块,实现聊天机器人特定问答。学习向量数据库配置,涉及词向量、Embedding、数据集、异步队列、分词、搜索重排与测试。

第6周

插件功能开发-聊天机器人实时联网获取信息

本周学习GPT-4/New Bing联网,LLM回调,ReACT对话链与Agent策略。掌握LangChain组件,创建LangGraph Agent并集成插件,实现聊天机器人实时联网。

阶段三:LLMOps应用平台可视化+安全性保障+性能优化+开放API

实现对应用的Prompt管理与工程化,为应用添加流式响应提升用户体验,添加JWT与审核模型,确保输入输出安全,提升平台的整体性能。

第7周

可视化编排开发-插件与知识库集成

本周主要深入学习Prompt可视化编排中的插件与知识库模块功能开发,涵盖内置LC插件集成、现有API工具集成、知识库创建、向量数据库多用户设计思路、两大模块页面设计及逻辑实现。

第8周

响应模块开发与升级-提升聊天机器人响应

本周对比流式与非流式响应,探讨其在应用中的适用性。在Flask中,实现LangChain流式响应;前端fetch获取流式数据,模拟ChatGPT打字效果。优化流式响应-计算和中断功能,提升用户体验。

第9周

授权认证模块开发-保证应用使用安全

本周主要学习为LLMOps平台添加授权认证功能,主要介绍JWT授权认证原理、第三方授权认证原理,涵盖账号密码授权、第三方授权、接口授权认证等服务,提升平台的安全性。

第10周

审核模块开发-确保企业AI生成合规内容

本周主要学习OpenAI的大语言模型审核功能、LangChain审核链、自定义审核功能的开发架构及思路,在LLMOps中集成审核功能,确保企业AI生成合规内容。

第11周

开放API模块-搭建与其他应用连接的桥梁

本周主要学习如何为LLMOps平台开发设计开放接口功能,实现对开放接口的秘钥生成及校验、接口频率限制、利用开放接口实现与其他应用的连接。

阶段四:【LLMOps扩展】实现通用型+支持多LLM接入的AI应用

掌握接入多种LLM模型,引入LangGraph实现多Agent应用工作流,学会前端使用Vue-Flow实现流程图,开发具有复杂工作流和智能交互功能的应用。

第12周

LLMOps多应用及工作流模块

本周将基础的单应用扩展成多应用,并实现工作流组件,包括:多应用模块设计、工作流模块设计、LangGraph实现图应用、前端Vue-Flow组件使用、工作流转LLM工具设计思路、关联工作流登技巧。

第13周

LLMOps集成多LLM模型

本周学习LangChain抽离LLM模型,对齐多模型接口,对齐多LLM模型的接口(带工具回调的大语言模型),支持让AI应用无缝切换到远程或本地LLM,并简单介绍HuggingFace平台的使用。

阶段五:【 LLMOps平台调优部署】前端调优及生产环境调优部署

能够高效部署和调优前后端项目到生产环境,利用Docker技术实现快速一键部署,并成功集成微软云企业OpenAI接口,从而构建出具备高性能智能交互能力的应用。

第14周上

LLMOps统计模块开发-呈现使用情况

本周学习LLM模型的Token统计与费用计算,为LLMOps添加数据统计分析接口,前端用ECharts展示数据,呈现应用的使用情况。并配置使用预警功能,避免接口被盗刷,提升应用安全。

第14周下

LLMOps前端项目优化与配置、部署

本周学习LLMOps前端项目的优化、配置与部署,涵盖:基础/高级组件封装、配置与代码分离、TailwindCSS页面公共样式抽离、骨架屏与加载状态添加、Vue.js项目优化、构建与部署等。

第15周上

LLMOPs后端项目优化与配置

本周学习LLMOps后端项目的优化与配置,涵盖:添加重试机制提升模型运行成功率、添加Cache提升重复请求性能、使用小参数LLM处理不同任务提升项目性能并降低成本、封装LLMOps项目相似性代码等。

第15周下

LLMOps生产环境部署与优化

学习LLMOps在生产环境中的部署与优化,涵盖:本地向量数据库部署、OpenAI接口额度、Azure秘钥申请、gunicorn多进程配置、Nginx限流、Dockerfile容器及云环境部署等。

阶段六:LLMOps应用平台多模态插件+第三方应用集成

能够构建一个功能强大的文本大语言模型(LLM),实现语音输入、语音输出、图片输出、文件输出等功能,并将LLM集成到外部的社交媒体平台,从而提供更为丰富和智能的交互体验。

第16周

多模态插件及开放API与三方应用集成

本周学习LLMOps对接社交媒体,集成多模态插件,涵盖飞书群机器人、微信公众号、与现有应用对接架构设计与思路、Whisper语言识别模型的使用、TTS语音合成、DALLE文生图模型等内容。

阶段七:【LLMOps应用平台企业级商用】火热五大商业级AI应用实战

使用LLMOps开放的API搭建编排五大火热企业级AI项目,涉及智能客服系统,口语学习助手,图片转HTML前端智能工具,虚拟数字人,PPT自动生成工具。

第17周上

构建智能客服系统-实现24h无人轮值客服

本周主要学习利用LLMOps应用平台编排构建智能客服系统,实现24h无人轮值客服,涵盖知识点:客服知识库语料、应用Prompt编写、审核插件使用、小程序电商中间件接入、自营电商中间件快速接入等。

第17周下

构建口语学习助手-低成本拥有全天候助教

本周主要学习利用LLMOps应用平台构建口语学习助手,涵盖:应用架构及设计思路学习、工作流编排与测试、语料准别、语音接口测试联调、AI流式响应导致超时的公众号解决方案等。

第18周上

快速构建图片转HTML前端智能工具

本周主要学习利用LLMOps构建图片转HTML前端智能工具,涵盖知识点:GPT-4v/4o多模态模型的介绍与使用、应用Prompt编排、图片转HTML智能工具编写、基于开放API二次开发等。

第18周下

建虚拟数字人-批量生成口播视频/直播推流

本周用LLMOps创建虚拟数字人应用,掌握开放API扩展开发应用的技巧,虚拟数字人功能开发、SadTalker开源数字人解决方案、本地数字人模型部署与联调、直播实时评论采集抓包、OBS推流对接等功能。

第19周

快速构建PPT自动生成工具

本周学习LLMOps实现自然语言转PPT的设计思路与实现,涵盖:python-pptx包、LangChain规范化输出技巧、PPT生成插件的编写、编排LanguageToPPT应用、中间件编写等功能。

阶段八:课程总结与LLM大语言模型进阶

了解LangChain底层原理、掌握大语言模型的预训练/微调/数据投喂,掌握大模型的评测、预训练、微调、数据投喂、如何使用HuggingFace查找与部署模型。

第20周上

课程回顾与总结

本周总结回顾整门课程,并学习LLM扩展知识,涵盖:开发问题总览、LangChain优缺点、技术社区推荐、其他LLM开发框架、AI应用开发及未来发展方向、LangChain源码解析、LLM评测等技能。

第20周下

LLM大语言模型的预训练/微调与数据投喂

本周主要学习LLM应用开发之外的相关知识,涵盖预训练、主流微调模型、本地部署大模型、HuggingFace大模型开源社区的使用、企业在不同阶段下的选择、GPT模型的微调等。

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