大模型应用工程师是专注于大模型开发、优化和落地的专业人才，能够运用前沿AI技术解决实际业务问题，系统培养大模型应用领域的核心能力，本课程分为初级/中级/高级，系统培养大模型应用工程师领域的核心能力。
AI工程师：补充大数据技术知识
开发人员：转型大模型开发方向
产品经理：掌握AI产品设计技能
在校学生：获取A时代侬心竟争力
大模型应用工程师课程是一套集专业化知识架构、科学化培养路径、系统化考核标准于一体的高端大模型领域人才培养体系。该旨在衡量从业者在大模型应用数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力，以满足不同行业对大模型应用人才的需求，推动企业大模型应用驱动决策的发展。证书分为初级、中级、高级三个等级，为不同层次的大模型应用人才提供了专业的能力考核。
掌握大模型的基础应用，如数据清洗、预处理，以及模型的基本训练和调优。能够使用常见的深度学习框架和工具，进行大模型的部署和集成。熟悉PyTorch、TensorFlow 等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试以及熟悉使modelscope 平台和LLaMA -Factory 界面微调工具等，具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。深入了解LLM 大模型的基础特性和应用场景，掌握大模型部署与应用的相关技术以及深入理解基于CLIP 模型的电商多模态图文检索原理和应用场景，能够对相关数据进行有效的预处理，使其符合模型输入要求。具备独立部署Qwen2 大模型的能力，包括环境搭建、模型配置、运行调试等环节，同时能够对模型进行量化优化，提高模型运行效率。了解其他常见大模型的部署方法和流程，具备举一反三的能力，同时具备团队管理和项目协调能力，能够带领团队完成大模型应用分析项目，与其他部门有效沟通协作，推动大模型成果在企业中的落地应用。
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