学习平台
学习平台模块构建了全方位的AI教育资源生态系统，涵盖从基础编程到前沿大模型技术的完整学习路径。该模块精心整理了极客时间、头歌实践教学平台、菜鸟教程、廖雪峰官方网站等优质编程学习平台，以及CS-Books超过1000本计算机经典书籍资源库、图灵社区技术图书等专业知识库。在AI前沿技术方面，模块汇聚了微软AI-For-Beginners、generative-ai-for-beginners等系统性课程，以及魔塔社区七天入门LLM大模型、同济子豪兄MCP学习等实战教程。特别关注大语言模型技术栈，包括LLM-action大模型工程化实践、DecryptPrompt论文总结、Awesome-Chinese-LLM开源中文大模型合集等前沿资源。
模块还涵盖了百度AI Studio深度学习工程师认证、阿里云DevOps助理工程师认证、华为云认证等专业技能认证体系，以及机器之心入门教程、OpenAI强化学习文档等权威学习资源，为AI学习者提供从理论基础到产业实践的全栈技能培养方案，助力构建系统性的人工智能知识体系和实战能力。
简介
主要指向中文互联网上各类计算机科学与技术学习资源、专业技术书籍平台、在线编程教育实践平台以及前沿科技资讯社区。内容涵盖从基础编程语言教学到高级人工智能、深度学习理论，旨在为技术学习者提供全面的知识获取、技能提升和信息交流渠道。核心功能
- 在线学习与教程: 提供HTML、CSS、JavaScript、Python、Java、C/C++等主流编程语言的系统性教程，以及数据结构、算法、数据库、操作系统等计算机基础课程。
- 实践与实验环境: 提供在线编程练习、项目实训和智慧教学平台，支持用户通过实践掌握技能。
- 技术书籍资源: 集合并提供各类计算机、人工智能、电子电气等领域的专业技术书籍的查询、出版与分享服务。
- 专业知识与资讯传播: 发布人工智能、深度学习等前沿科技的研究进展、行业动态、深度文章和理论解析。
- 社区交流与问答: 部分平台提供技术论坛和交流社区，方便学习者互助答疑和分享经验。
技术原理
这些平台和资源的实现主要依赖于以下技术：- Web前端技术: 采用HTML5、CSS3、JavaScript（包括各类框架如React/Vue/Angular）构建用户界面，提供交互式学习体验和内容展示。
- 后端服务架构: 基于Python、Java、PHP等语言，配合Web框架（如Django、Spring Boot），实现用户管理、内容管理、学习进度跟踪、在线编译/运行环境（沙箱技术）等功能。
- 数据库技术: 运用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库或MongoDB等NoSQL数据库存储用户信息、课程数据、文章内容等。
- 云计算与虚拟化: 部分在线实践平台可能利用云计算服务（如AWS、阿里云）和容器化技术（如Docker）为用户提供隔离、可扩展的编程实验环境。
- 内容管理系统 (CMS): 用于高效组织、发布和更新大量的教学内容、文章和书籍信息。
- 搜索引擎技术: 用于书籍检索、文章分类和站内搜索，提升用户查找信息的效率。
- 人工智能与机器学习 (MLOps/LLMs): 在更高级的学习平台和资讯社区中，可能应用AI技术进行个性化推荐、智能辅导、内容分类、自然语言处理（NLP）以提供更智能的服务。特别是针对深度学习资源的平台，其内容本身就是围绕相关算法和框架（如TensorFlow、PyTorch）展开。
应用场景
- 编程初学者和爱好者: 系统学习编程语言基础、Web开发、数据科学等入门知识。
- 计算机专业学生: 作为课堂教学的补充，进行在线实践、项目练习、深入学习特定技术领域。
- 在职技术人员: 查阅专业书籍、获取最新技术资讯、学习前沿技术以提升职业技能。
- 教育机构与企业: 利用在线教学平台进行人才培养、课程开发、考试评估和项目管理。
- 科研人员与行业观察者: 跟踪人工智能、大数据、数据库等领域的最新研究进展和行业动态。
- 开源社区参与者: 获取CS领域书籍资源、参与技术交流和开源项目。
- 极客时间课程
- 头歌实践教学平台
- CS-Books: 超过1000本的计算机经典书籍、个人笔记资料以及本人在各平台发表文章中所涉及的资源等。书籍资源包括C/C++、Java、Python、Go语言、数据结构与算法、操作系统、后端架构、计算机系统知识、数据库、计算机网络、设计模式、前端、汇编以及校招社招各种面经~
- 图书-图灵社区
- 计算机免费书籍,电子书,pdf电子书,电子书籍,网络书籍,电脑书籍下载,编程书籍,编程电子书下载 - 脚本之家
- Jiumo Search 鸠摩搜索 - 文档搜索引擎
- 简阅读书网-全国图书电子版-pdf格式免费下载
- 墨天轮数据社区 - 乐知乐享，同心共济
- 欢迎来到深度强化学习！ — 启动文档
- 课程-KuangStudy
- 入门 | 机器之心
- 菜鸟教程 - 学的不仅是技术，更是梦想！
- Python3 教程 | 菜鸟教程
- MySQL 数据类型 | 菜鸟教程
- C++ 教程 | 菜鸟教程
- 鱼C工作室
- 编程 - 廖雪峰的官方网站
- 编程入门教程_w3cschool极客教程
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1.LLM资料
简介
内容围绕大语言模型展开，涵盖MLOps技术栈架构、全栈优质资源汇总、大语言模型原理书籍以及中文LLaMA和Alpaca大模型的开源项目。涉及大模型的算法、训练、推理、应用开发等多方面知识，提供技术原理、实践经验、资源链接和代码示例。技术原理
- 模型架构：基于Transformer架构，如GPT、LLaMA、GLM等。
- 训练技术：包括全量微调、参数高效微调（LoRA、QLoRA等）、分布式训练并行技术（数据并行、流水线并行等）以及训练优化技术（FlashAttention、混合精度训练等）对齐技术（如RLHF、DPO）等。
- 推理优化：采用KV Cache、投机采样、模型量化,推理框架（FasterTransformer、TensorRT - LLM等）和推理优化技术（KV Cache、Offload技术等）。
- 压缩技术：有量化（GPTQ、SmoothQuant等）、剪枝（LLM - Pruner、SparseGPT等）、知识蒸馏和低秩分解等。
- 测评技术：采用多种评测基准，如C - Eval、CMMLU等对大模型进行效果测评。
核心功能
- 知识分享：介绍大模型相关技术原理、实战经验和优质资源。
- 模型开源：开源中文LLaMA和Alpaca大模型及相关训练脚本。
- 工具支持：提供预训练、指令精调、推理、量化和部署等工具与脚本。
- 评测对比：对模型进行生成效果评测和客观效果评测。
应用场景
- 自然语言处理：文本生成、问答系统、机器翻译等。
- 智能客服：理解用户问题并提供准确回答。
- 内容创作：辅助写作文章、故事、诗歌等。
- 数据分析：对文本数据进行分析和挖掘。
- 个性化推荐：根据用户偏好提供个性化内容。
- liguodongiot (Jelly Lee)界面参考
- liguodongiot/llm-action: 本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验（大模型工程化、大模型应用落地）
- DSXiangLi/DecryptPrompt: 总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用
- wzzzd/LLMLearningNote: large language model note
- liguodongiot/ai-system: LLM/MLOps/LLMOps
- liguodongiot/llm-resource: LLM全栈优质资源汇总
- 《大语言模型》综述书籍
- ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca: 中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
- 0.必看合集-Awesome-Chinese-LLM: 整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。
- 包含大模型-信息抽取、分类、文本匹配等任务
- km1994/nlppaperstudy: 该仓库主要记录 NLP 算法工程师相关的顶会论文研读笔记
0.LLM系列
简介
这些项目主要由 Datawhale 社区发起，旨在为中文学习者和开发者提供全面、系统的大语言模型（LLM）学习与实践教程。它们涵盖了从LLM的基础原理、底层机制到实际的应用开发、模型部署和高效微调等多个维度，致力于降低LLM的学习和使用门槛，赋能更多人掌握大模型技术。核心功能
- 理论学习与实践指导：提供从零开始的LLM原理、架构基础和训练过程的系统性教程。
- 开源模型部署与应用：针对国内外主流开源LLM（如LLaMA、ChatGLM、InternLM等）提供环境配置、本地部署、命令行调用、在线Demo部署及LangChain框架集成等全流程指导。
- 高效模型微调：详细讲解全参数微调、LoRA、ptuning等高效微调方法，并提供实践案例。
- 应用开发实践：指导开发者进行Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）开发，以及基于LLM API构建实际应用。
- 多模态大模型支持：部分项目涵盖多模态大模型（MLLM）的微调与部署。
技术原理
- 大语言模型（LLM）：核心基于Transformer等深度学习架构，通过大规模语料训练获得强大的语言理解和生成能力。
- 高效微调技术：包括 LoRA (Low-Rank Adaptation)、Ptuning 等参数高效微调方法，以及全量微调，以适应特定任务或领域。
- 检索增强生成（RAG）：结合外部知识库进行信息检索，再利用LLM生成回答，提高生成内容的准确性和时效性。
- 提示工程（Prompt Engineering）：通过精心设计的输入指令（Prompt）来引导LLM生成期望的输出。
- 多模态融合：涉及处理和理解文本、图像、音频等多种模态数据，如MLLM。
- 模型部署与推理优化：利用如 FastAPI、vLLM 等技术实现模型的快速部署和高效推理。
应用场景
- LLM初学者入门：为对LLM感兴趣但缺乏经验的个人提供系统学习路径。
- 开发者工具链构建：指导开发者集成LLM到现有应用中，或开发全新的LLM驱动应用。
- 个性化大模型定制：通过微调技术，帮助用户根据特定需求和数据集，打造领域专属或个性化的LLM。
- 领域知识问答系统：结合RAG技术，构建基于私有知识库的智能问答系统。
- 智能体（Agent）开发：用于开发具备规划、工具使用和自我修正能力的AI Agent。
- 教育与研究：作为AI/NLP领域的教学资源和研究实践平台。
- 跨模态应用：开发涉及文本、图像、音频等多模态交互的应用。
datawhale系列
- datawhalechina/happy-llm: 📚 从零开始的大语言模型原理与实践教程
- ！self-llm: 《开源大模型食用指南》含训练
- 蝴蝶🦋书datawhalechina/hugging-llm: HuggingLLM, Hugging Future.
- datawhalechina/llm-cookbook: 面向开发者的 LLM 入门教程，吴恩达大模型系列课程中文版
- 开源大模型食用指南需要先学习环境配置，然后再学习模型的部署使用，最后再学习微调。因为环境配置是基础，模型的部署使用是基础，微调是进阶。初学者可以选择Qwen3，InternLM3，MiniCPM4等模型优先学习。
- 如果有同学在学习本课程之后，想要自己动手开发大模型应用。同学们可以参考 Datawhale 的 动手学大模型应用开发 课程，该项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程LLM Universe，旨在基于阿里云服务器，结合个人知识库助手项目，向同学们完整的呈现大模型应用开发流程。
- 希望了解大模型的模型构成，以及从零手写RAG、Agent和Eval等任务，可以学习Datawhale的另一个项目Tiny-Universe，大模型是当下深度学习领域的热点，但现有的大部分大模型教程只在于教给大家如何调用api完成大模型的应用，而很少有人能够从原理层面讲清楚模型结构、RAG、Agent 以及 Eval。所以该仓库会提供全部手写，不采用调用api的形式，完成大模型的 RAG 、 Agent 、Eval 任务。
- 进阶学习推荐 ：如果您在学习完本项目后，希望更深入地理解大语言模型的核心原理，并渴望亲手从零开始训练属于自己的大模型，强烈推荐关注 Datawhale 的另一个开源项目—— Happy-LLM 从零开始的大语言模型原理与实践教程 。该项目将带您深入探索大模型的底层机制，掌握完整的训练流程。
- 考虑到有同学希望在学习本项目之前，希望学习大模型的理论部分，如果想要进一步深入学习 LLM 的理论基础，并在理论的基础上进一步认识、应用 LLM，可以参考 Datawhale 的 so-large-llm课程。
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1.AI前沿课程
简介
这组GitHub仓库主要围绕人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）领域，特别是大型语言模型（LLM）生态系统，提供全面的学习路线、项目实战、资源集合和专业工具。它们旨在帮助开发者和研究人员入门AI，深化专业知识，以及探索LLM在各个细分领域的应用与优化。核心功能
- AI/ML/DL学习与实践： 提供人工智能学习路线图、DeepLearning.ai课程总结、以及包含数百个AI/ML/DL、计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)项目的代码示例。
- LLM资源聚合： 汇集了大量与大型语言模型相关的论文、工具、框架和最佳实践，覆盖数据处理、模型训练、部署、推理优化等方面。
- 专业领域整合： 专门针对图形神经网络与LLM（Graph-LLM）、知识图谱与LLM（LLM-KG）、领域特定LLM（Domain-LLM）以及LLM在机器人学中的应用（LLM-Robotics）等交叉领域提供精选资源。
- LLM应用与运维： 专注于LLM应用的开发实践（LLM Apps），包括AI Agent、RAG（检索增强生成）等，并提供LLMOps（LLM运维）工具集，优化LLM全生命周期管理。
技术原理
- 核心AI范式： 涵盖机器学习、深度学习基础理论，如神经网络构建、模型训练与评估。
- 主流AI框架： 实践基于Python、PyTorch、TensorFlow、Keras等主流框架的AI开发。
- 模型与算法： 涉及LLMs（如GPT、LLaMA等）、Transformer架构、图神经网络(GNN)、知识图谱(KG)构建与融合。
- LLM优化技术： 深入推理优化技术，如WINT8/4量化、FlashAttention、PagedAttention、并行化等，以及LLM的微调(Fine-tuning)和部署策略。
- AI Agent与RAG： 结合AI Agent（AI智能体）、多智能体团队和检索增强生成（RAG）等先进技术，提升LLM的应用能力和准确性。
- LLMOps实践： 包含LLM开发、训练、部署、监控、版本控制等环节的MMLOps（Model Management Operations）实践，确保LLM生命周期的顺畅管理。
应用场景
- AI/ML/DL教育与入门： 适合零基础入门者和进阶学习者，提供系统学习路径和实战项目。
- AI项目开发： 为各类AI、ML、DL、CV、NLP项目提供代码参考和灵感。
- LLM研究与开发： 供研究人员和工程师深入LLM的理论与实践，探索其在各种复杂任务中的应用。
- 特定领域AI解决方案： 将LLM与图数据、知识图谱、机器人控制等专业领域结合，开发垂直领域的智能解决方案。
- 智能应用构建： 利用LLM构建智能问答、内容生成、自动化Agent等下一代AI应用。
- LLM产品化与运维： 为LLM从实验到生产的全流程提供工具支持和最佳实践，加速LLM模型的部署与管理。
- tangyudi/Ai-Learn: 人工智能学习路线图，整理近200个实战案例与项目，免费提供配套教材，零基础入门，就业实战！包括：Python，数学，机器学习，数据分析，深度学习，计算机视觉，自然语言处理，PyTorch tensorflow machine-learning,deep-learning data-analysis data-mining mathematics data-science artificial-intelligence python tensorflow tensorflow2 caffe keras pytorch algorithm numpy pandas matplotlib seaborn nlp cv等热门领域
- mbadry1/DeepLearning.ai-Summary: This repository contains my personal notes and summaries on DeepLearning.ai specialization courses. I've enjoyed every little bit of the course hope you enjoy my notes too.
- ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code: 500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code
- microsoft/ailab: Experience, Learn and Code the latest breakthrough innovations with Microsoft AI
- XiaoxinHe/Awesome-Graph-LLM: A collection of AWESOME things about Graph-Related LLMs.
- WangRongsheng/awesome-LLM-resourses: 🧑🚀 全世界最好的LLM资料总结 | Summary of the world's best LLM resources.
- DefTruth/Awesome-LLM-Inference: 📖A curated list of Awesome LLM Inference Paper with codes, TensorRT-LLM, vLLM, streaming-llm, AWQ, SmoothQuant, WINT8/4, Continuous Batching, FlashAttention, PagedAttention etc.
- luban-agi/Awesome-Domain-LLM: 收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准。
- RManLuo/Awesome-LLM-KG: Awesome papers about unifying LLMs and KGs
- GT-RIPL/Awesome-LLM-Robotics: A comprehensive list of papers using large language/multi-modal models for Robotics/RL, including papers, codes, and related websites
- Shubhamsaboo/awesome-llm-apps: Collection of awesome LLM apps with RAG using OpenAI, Anthropic, Gemini and opensource models.
- tensorchord/Awesome-LLMOps: An awesome & curated list of best LLMOps tools for developers
- Hannibal046/Awesome-LLM: Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model
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chatgpt
简介
这些GitHub仓库汇总了大量与ChatGPT相关的精选资源，旨在提升用户和开发者对ChatGPT的使用效率和体验。内容涵盖免费的ChatGPT镜像站点、高效的提示词（Prompt）集合、各类工具、API集成、中文指南以及相关的技术文档等，形成了一个全面的ChatGPT生态资源库。核心功能
- 免费访问与镜像： 提供持续更新的免费ChatGPT镜像网站列表，方便用户访问和体验。
- 提示词工程： 收集并整理了大量高质量的ChatGPT提示词，包括通用提示、编程提示、专业领域提示以及中文调教指南，帮助用户更好地引导AI生成所需内容，提升交互效果和生产力。
- 资源集成与工具： 汇集了与ChatGPT和GPT-3相关的各类工具、演示、文档和集成方案，为开发者和爱好者提供丰富的开发资源。
- 多语言支持： 提供中文ChatGPT指南和提示词资源，满足中文用户的特定需求。
- 生态系统探索： 涵盖了围绕ChatGPT构建的各种应用、插件、UI界面等，展示了其广泛的应用潜力和扩展性。
技术原理
这些资源的核心围绕大型语言模型（LLMs）——特别是OpenAI的GPT系列（如GPT-3、GPT-4、GPT-4o）——展开。- 自然语言处理 (NLP)： 底层技术是基于Transformer架构的LLMs，通过海量文本数据训练，使其能够理解、生成和处理人类语言。
- 提示工程 (Prompt Engineering)： 通过精心设计的指令或上下文（即“提示词”）来引导LLM生成特定类型或风格的输出，是优化LLM性能的关键技术。
- API与接口： 许多工具和集成方案通过OpenAI提供的API或其他非官方接口实现与ChatGPT的交互。
- 模型扩展与微调： 提及支持Claude、DeepSeek、Mixtral等其他LLMs，以及像LLaVA等多模态语言模型，表明了LLM技术向多模态和更广泛模型范畴的扩展。
- 开源框架与库： 部分资源涉及构建AI代理（如LoopGPT）和LLM评估平台，这些都依赖于Python等编程语言和相关的开源机器学习框架。
应用场景
- 内容创作与辅助： 用于生成文章、代码、剧本、营销文案等各类文本内容。
- 编程开发： 辅助代码编写、调试、文档生成，以及作为开发ChatGPT应用和集成服务的资源库。
- 教育与学习： 作为学习如何有效使用ChatGPT的指南，帮助用户掌握提示词技巧和AI交互方法。
- 研究与创新： 为研究人员提供LLM数据集、模型评估工具和最新研究进展，推动AI技术发展。
- 自动化工作流： 结合LLMs实现工作流程自动化，如自动化回复、数据分析、任务规划等。
- 用户界面与体验优化： 开发者可以利用这些资源构建更友好、功能更强大的ChatGPT交互界面。
- 跨语言交流： 利用ChatGPT的翻译和多语言处理能力进行跨文化沟通。
- LiLittleCat/awesome-free-chatgpt: 🆓免费的 ChatGPT 镜像网站列表，持续更新。List of free ChatGPT mirror sites, continuously updated.
- f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better.
- EmbraceAGI/awesome-chatgpt-zh: ChatGPT 中文指南🔥，ChatGPT 中文调教指南，指令指南，应用开发指南，精选资源清单，更好的使用 chatGPT 让你的生产力 up up up! 🚀
- humanloop/awesome-chatgpt: Curated list of awesome tools, demos, docs for ChatGPT and GPT-3
- sindresorhus/awesome-chatgpt: 🤖 Awesome list for ChatGPT — an artificial intelligence chatbot developed by OpenAI
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微软AI课程
简介
这两个项目均来自微软，旨在帮助初学者学习人工智能相关知识。“AI-For-Beginners”提供 12 周、24 节课程，涵盖不同人工智能方法、神经网络、深度学习等内容，还涉及道德伦理。“generative-ai-for-beginners”有 21 节课程，教授构建生成式人工智能应用的基础知识，包括模型选择、提示工程、应用构建等。核心功能
- AI-For-Beginners：提供系统的 AI 课程，包含实践课程、测验和实验，通过代码示例介绍流行框架，帮助初学者了解 AI 概念和技术。
- generative-ai-for-beginners：教授构建生成式 AI 应用的基础，涵盖多语言支持，提供 Python 和 TypeScript 代码示例，引导学习者完成应用开发。
技术原理
- AI-For-Beginners：借助 TensorFlow 和 PyTorch 等框架实现神经网络和深度学习的教学，以代码展示相关概念和算法。
- generative-ai-for-beginners：利用 Azure OpenAI Service、GitHub Marketplace Model Catalog 和 OpenAI API 等工具，结合 Python 和 TypeScript 代码，实现生成式 AI 应用开发。
应用场景
- AI-For-Beginners：适合 AI 初学者系统学习 AI 理论和技术，为进一步深入学习或从事相关工作打下基础。
- generative-ai-for-beginners：适用于想要构建生成式 AI 应用的开发者，如文本生成、聊天应用、图像生成等领域的开发。
- microsoft/AI-For-Beginners: 12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!
- microsoft/generative-ai-for-beginners: 18 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/
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工程师认证
简介
主要介绍了百度、阿里云和华为云提供的各类云计算和人工智能技术认证体系。这些认证旨在培养和评估个人在云计算、人工智能、深度学习、大数据、DevOps以及其他ICT基础设施领域的能力，以满足行业对专业人才的需求。认证内容涵盖从基础概念到高级应用的全方位知识和技能，并提供相应的学习资源、培训课程和考试，以助力学员提升职业竞争力。核心功能
- 人才认证与培养： 提供针对不同技术领域和职业角色的认证路径，如百度大模型产业人才认证、阿里云云计算工程师ACA认证、华为云ICT认证等，旨在提升个人专业技能。
- 知识体系与技能评估： 通过系统的课程培训和严格的考试（包括笔试和实验考试），全面评估学员在特定技术领域的知识掌握程度和实践操作能力。
- 行业标准与职业发展： 建立符合业界标准的能力模型，帮助企业和个人识别、培养和发展云计算和AI人才，促进职业发展和行业生态建设。
- 技术应用与实践指导： 课程和认证内容紧密结合实际应用场景，提供案例分析和实践指导，确保学员掌握解决实际问题的能力。
- 生态合作与平台支持： 各平台提供丰富的学习资源、开发者社区、竞赛活动等，构建开放的技术生态，鼓励技术交流与创新。
技术原理
这些认证所涉及的技术原理主要围绕云计算、人工智能和深度学习等核心ICT领域展开。- 云计算 (Cloud Computing)： 涵盖IaaS、PaaS、SaaS等服务模型，涉及虚拟化技术（如虚拟机、容器）、分布式存储（如对象存储、块存储）、软件定义网络（SDN）、弹性伸缩、负载均衡等，实现计算、存储、网络资源的按需分配和管理。
- 人工智能 (Artificial Intelligence) & 深度学习 (Deep Learning)： 包括机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习）、神经网络（如CNN、RNN、Transformer）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、大模型（Large Language Models）的训练、部署和应用，以及相关的算力、算法优化和模型推理技术。
- 大数据 (Big Data)： 涉及数据的采集、存储、处理和分析技术，如Hadoop、Spark、数据仓库、数据湖、流计算等，用于从海量数据中提取价值。
- DevOps： 强调软件开发（Development）与IT运维（Operations）的集成，通过自动化工具和流程，实现持续集成（CI）、持续交付（CD）、自动化测试、基础设施即代码（IaC）等，提升开发效率和软件质量。
- 网络与安全 (Network & Security)： 涉及网络协议、防火墙、VPN、DDoS防护、数据加密、身份认证与访问控制（IAM）等，确保云上基础设施和应用的安全可靠运行。
应用场景
- 企业数字化转型： 帮助企业员工掌握云技术，加速业务上云，构建智能应用，提升运营效率和创新能力。
- AI人才培养与赋能： 面向各行业人员，包括非技术背景者，使其掌握大模型等AI工具的使用，提升工作和学习效率。
- 软件开发与运维： 培养DevOps工程师，优化软件研发流程，实现快速迭代和高质量交付。
- 云计算基础设施管理： 适用于云架构师、云工程师、运维工程师等，负责云资源的规划、部署、管理和优化。
- 大数据分析与应用： 为数据科学家、数据工程师提供技能认证，助力企业进行数据驱动的决策。
- 教育与科研： 为高校学生、研究人员提供前沿技术学习路径，促进产学研结合。
- 垂直行业解决方案： 将云计算和AI技术应用于智慧城市、智慧金融、智能制造、智慧媒体等领域，提供定制化解决方案。
- 深度学习工程师认证- 百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区
- 百度智能对话定制与服务平台(UNIT)-你的对话系统训练专家-百度AI开放平台
- 阿里云DevOps助理工程师认证（ACA）
- 阿里云认证-阿里云培训中心
- 华为云认证职业认证开发者认证微认证华为云开发者学堂-华为云
7天入门LLM-魔塔社区
简介
内容涵盖了两个主要方面：一是关于微信公众号文章的互动机制、内容创作与传播特点；二是关于ModelScope（魔搭社区），一个旨在将领先的机器学习模型与实际应用相结合的开放平台。微信公众号文章强调了用户互动（如点赞、分享）和内容策略的重要性，而ModelScope则致力于提供模型即服务（Model-as-a-Service）的体验，促进AI模型的发现、使用、训练和评估。核心功能
- 微信公众号文章功能：提供用户对文章的点赞、分享等互动能力，支持内容创作者发布图文并茂的资讯，并允许用户在私人或半私人网络（如群聊、朋友圈）中进行二次传播。强调了文章吸引力、内容最佳实践和布局优化，以应对内容过载和用户参与度下降的问题。
- ModelScope（魔搭社区）核心功能：
技术原理
- 微信公众号文章传播机制：基于社交网络的用户分享行为和平台内嵌的互动功能。其传播链依赖于用户在“看一看”、“朋友圈”以及群聊中的主动分享，形成私域或半私域的传播网络。点赞和分享功能的引入，优化了用户在不公开曝光阅读内容前提下的互动体验。
- ModelScope平台架构：采用“模型即服务”理念，构建了一套接口和实现，支持机器学习模型的全生命周期管理。
应用场景
- 微信公众号文章应用场景：
- ModelScope应用场景：
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ai-engineering-hub
简介
AI Engineering Hub 是一个开源的 AI 工程资源平台，聚焦大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、AI 智能体等领域，提供深入教程、代码示例及核心功能
- 技术教程：提供 LLM 与 RAG 的理论讲解，覆盖深度学习（迁移学习、联邦学习、多 GPU 训练）与经典机器学习（特征工程、回归分析、聚类）的全流程技术指导。
- 代码实践：包含模型微调（如 DeepSeek、Llama 系列）、多模态 RAG、语音/视频分析、AI 智能体开发（如财务分析师、内容生成）等实际案例代码。
- 资源整合：将核心教程整理为 PDF 文档，附带评估工具辅助定位学习重点；提供数据分析工具（Pandas、SQL）与可视化技巧的跨平台语法对照。
- 社区协作：鼓励用户贡献教程、优化代码或报告问题，推动 AI 工程技术的共享与迭代。
技术原理
- LLM 与 RAG：涉及全参数微调（调整预训练模型权重）、LoRA（低秩适配，轻量化微调）、RAG（检索外部知识库增强生成）等技术；支持多模态输入（文本、图像、音频）的检索与生成。
- 深度学习优化：采用混合精度训练（结合 float16/float32 平衡速度与精度）、梯度检查点（分段存储激活值节省显存）、多 GPU 训练（数据并行、模型并行提升计算效率）等策略。
- 联邦学习：分散设备本地训练模型，仅聚合参数而非数据，保护隐私；多任务学习通过共享层+任务分支结构，提升模型泛化能力。
- 经典机器学习：涵盖特征编码（如类别变量独热/目标编码）、聚类（KMeans 硬分配、GMM 软分配）、降维（PCA 保留全局方差、t-SNE 可视化局部结构）等原理。
应用场景
- AI 智能体开发：如财务分析、内容生成、预订服务（航班/酒店）等场景的智能代理搭建。
- 企业级 RAG 系统：文档问答、品牌监控、多模态内容生成（视频/音频分析）等知识增强应用。
- 模型部署与优化：本地 ChatGPT 实现（基于 DeepSeek、Gemma 等模型）、模型压缩（知识蒸馏、激活剪枝）与生产环境测试（A/B 测试、影子部署）。
- 数据分析与机器学习项目：特征工程（周期性编码、离散化）、聚类分析（HDBSCAN 变密度簇识别）、缺失值处理（MissForest 插补）等数据处理场景。
- ai-engineering-hub
ai-app-lab-字节
简介
火山方舟AI App Lab是一个面向中小企业开发者的平台，旨在通过提供高代码SDK Arkitect和丰富的原型应用代码，帮助开发者快速构建符合自身业务场景的AI大模型应用，从而打通大模型应用落地的“最后一公里”。
核心功能
- 高代码SDK Arkitect: 提供一套简化开发流程的软件开发工具包，支持开发者以较低的代码量快速构建应用。
- 海量原型应用代码: 包含大量可直接使用或作为参考的应用代码示例，加速开发进程。
- 快速应用构建: 赋能开发者高效地将AI大模型能力融入具体业务场景，实现应用的快速迭代与部署。
技术原理
基于高代码SDK Arkitect，AI App Lab抽象了AI大模型应用的开发复杂性，提供组件化、模块化的开发方式。它整合了火山方舟的大模型能力，通过预置的接口和工具，实现大模型推理、数据处理和业务逻辑的集成。其核心在于通过封装底层技术细节，使开发者能够聚焦于业务需求而非复杂的模型算法与部署流程。应用场景
- 中小企业AI应用开发: 适用于资源有限的中小企业，快速搭建个性化的AI大模型驱动的业务解决方案。
- 行业特定AI应用构建: 帮助开发者针对特定行业（如智能客服、内容生成、数据分析等）的需求，定制化开发AI应用。
- AI大模型能力快速验证: 为企业提供一个平台，用于快速测试和验证AI大模型在不同业务场景下的可行性和效果。
链接：https://github.com/volcengine/ai-app-lab/tree/main