实现自主可控的AIGC应用开发底座 （1天）

大模型前沿应用实践 / 2026-01-20 09:44:04
实现自主可控的AIGC应用开发底座 （1天）
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    课程概述

    本课程"实现自主可控的AIGC应用开发底座"旨在指导学员如何利用一系列开源工具形成工具链，实现自主可控的AIGC解决方案底座。我们将首先介绍如何使用开源工具搭建和管理API网关，这是连接模型和应用的重要桥梁。接着，我们将学习如何在本地环境中运行和测试开源大型语言模型（LLM），这是自然语言处理（NLP）解决方案的核心。然后，我们将探讨如何构建低代码无代码的AIGC应用开发平台，使得开发过程更加高效和灵活。最后，我们将学习如何将LLM应用部署和上线，以实现其在实际环境中的应用。通过本课程，学员将掌握如何利用开源工具实现自主可控的AIGC解决方案底座的全套技能。


    课程目标

    完成本课程后，学员将能够：

    1. 理解并掌握AIGC开发底座工具链：学员将全面理解LLM开发底座工具链的构成和工作原理，能够熟练使用这些工具进行AIGC应用的开发和部署。
    2. 熟练搭建和管理API网关：包括LLM API的调用方法和策略，使用One-API项目部署API Gateway，以及API渠道和令牌的管理，API调用的监控和用户管理。
    3. 掌握LLM模型的本地运行和测试评估：学员将能够使用LM Studio实现开源大模型的本地运行，对接开源大语言模型和本地开发环境。同时，学员还将掌握LLaMa模型和Mixtrel MoE模型的测试和评估，以及使用Phi 2实现本地平替Github Copilot解决方案和嵌入式模型的本地运行。
    4. 自主构建和优化低代码无代码AIGC应用开发平台：学员将能够部署Flowise并快速实现基本的会话机器人，整合Web浏览插件的会话机器人，实现领域知识库（Embedding & 向量检索引擎），以及实现智能体。
    5. 理解并实施LLM应用的部署：学员将掌握应用容器化部署的基本概念，借助Vercel实现应用的PaaS化部署，部署ChatGPT Web，以及快速上线自定义LLM应用。
    6. 通过实战项目，能够将理论知识转化为实际应用：学员将有机会实践和应用所学的知识和技能，以自主开发和部署AIGC应用。


    目标受众

    这个课程特别适合那些希望在AIGC领域快速实现应用开发和部署，同时对技术有一定的理解和实践经验，但希望进一步简化开发流程和提高效率的专业人士。

    1. 有经验的AIGC开发者：已经具备LLM和AIGC基础知识，希望进一步提升技能，通过开源项目快速构建和部署AIGC应用的开发者。
    2. 快速应用部署者：寻求快速上线AIGC解决方案的专业人士，他们可能已经有一定的AIGC应用开发经验，但希望利用低代码或无代码工具加速开发流程。
    3. 技术转型者：希望从传统软件开发转向AIGC领域的技术人员，他们需要一个实践导向的课程来快速掌握AIGC工具链的搭建和应用开发。
    4. 企业内部创新团队：企业中负责推动技术创新和应用落地的团队成员，他们需要了解如何利用现有的开源资源和工具快速构建AIGC解决方案，以支持企业内部的项目或产品。
    5. 教育和研究机构的技术实践者：在教育或研究机构工作，希望将AIGC技术应用于教学或研究项目，需要快速上手并实践AIGC应用开发的专业人士。
    6. 技术创业者：有志于在AIGC领域创业的个人或团队，他们希望通过本课程快速掌握构建AIGC应用的技能，以便快速验证和推出自己的产品。
    7. 技术爱好者：对AIGC技术有浓厚兴趣，希望通过实践项目来探索和实现自己的想法，同时希望减少技术门槛，快速实现创意的技术爱好者。


    课时:1天或者6小时


    课程大纲
    搭建API Gateway
    • AIGC 开发底座工具链介绍
    • LLM API 调用方法和策略综述
    • 使用One-API项目部署API Geateway
    • 管理API渠道和令牌
    • API 调用的监控以及用户管理
    实现LLM模型本地运行
    • 使用LM Studio实现开源大模型的本地运行
    • 开源大语言模型和本地开发环境的对接
    • 测试和评估LLaMa模型
    • 测试和评估Mixtrel MoE模型
    • 使用Phi 2实现本地平替Github Copilot解决方案
    • 实现嵌入式模型的本地运行
    构建低代码无代码AIGC应用开发平台
    • 部署Flowise
    • 快速实现基本会话机器人
    • 实现整合Web浏览插件的会话机器人
    • 实现领域知识库（Embedding & 向量检索引擎）
    • 实现智能体
    AIGC 应用的部署
    • 应用容器化部署介绍
    • 借助Vercel实现应用的PaaS化部署
    • 部署ChatGPT Web
    • 快速上线自定义LLM应用


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