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课程培训
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大模型开发实战培训课程
课程概述 本课程针对广州移动开发部门整体设计，聚焦大模型（Large Language Models）开发实战。课程以AI辅助开
发为基础，全面覆盖需求设计、产品设计、开发实施、测试、运维以及智能体（Agents）应用。通过理论讲
解、案例分析和实战演练，帮助学员掌握大模型在电信行业的落地应用，提升开发效率和创新能力。课程强调
实际操作，结合广州移动的业务场景，如网络优化、智能客服等，提供定制化指导。
课程收益
学员将掌握大模型开发的核心技能，提升AI辅助开发在需求、产品、测试和运维中的应用效率。
通过实战项目，学员能独立设计和部署大模型应用，减少开发周期，提高产品迭代速度。
理解智能体在电信场景中的作用，实现自动化运维和智能决策，提升团队整体技术水平。
获得实际案例和工具包，支持后续在广州移动项目中的直接落地。
增强跨部门协作能力，促进开发、测试和运维的统一流程优化。
提升职业竞争力，学员可获得课程证书和项目经验分享。
培训目标
理解大模型基础原理，并将其应用于AI辅助开发流程。
掌握需求设计和产品设计中大模型的整合方法，确保产品符合电信业务需求。
熟练进行大模型的开发、测试和运维，实现高效部署。
学会构建和优化智能体系统，支持自动化任务处理。
通过实战训练，提升学员在实际项目中的问题解决能力。
培养团队协作意识，推动大模型技术在广州移动的全面落地。
课程特色
实战导向：每天下午包含动手实践环节，结合广州移动真实场景模拟项目。
全面覆盖：从需求到运维的全链路设计，融入智能体技术，满足开发部门整体需求。
定制化内容：基于广州移动已开展的AI辅助开发，融入电信行业案例，如5G网络管理和用户服务优化。
互动教学：小组讨论、Q&A和导师指导，确保学员深度参与。
工具支持：提供开源工具（如Hugging Face、LangChain）和代码模板，便于后续应用。
评估机制：每日小结和最终项目演示，确保学习效果可量化。
课程大纲
一：大模型基础与需求设计
1：大模型基础介绍
大模型技术概述：定义、发展历史和关键架构（如Transformer）。
AI辅助开发在电信行业的应用现状：广州移动案例分析。
大模型的核心组件：预训练、微调和提示工程。
需求设计原则：如何识别大模型适用的业务场景。
需求采集方法：用户访谈、数据分析和痛点挖掘。
需求文档编写：结合AI工具生成需求规格书。
风险评估：数据隐私和伦理考虑。
2：需求设计实战
需求设计工具介绍：使用AI辅助工具（如ChatGPT）生成需求原型。
电信场景需求分析：网络优化和智能客服需求拆解。
小组讨论：学员分享广州移动实际需求痛点。
需求优先级排序：应用MoSCoW方法和AI评分。
需求验证技巧：原型反馈循环和迭代优化。
实战演练：基于给定场景设计需求文档。
总结与Q&A：需求设计常见问题解答。
二：产品设计与大模型整合
1：产品设计基础
产品设计流程：从需求到MVP的端到端设计。
大模型在产品设计中的作用：生成用户故事和界面草图。
用户体验设计：AI驱动的个性化推荐系统。
产品架构规划：集成大模型的模块化设计。
电信产品案例：5G应用中的大模型集成。
设计工具概述：Figma结合AI插件的使用。
跨部门协作：开发与产品设计的接口定义。
2：产品设计实战
产品原型构建：使用AI工具快速生成原型。
智能交互设计：对话式UI与大模型结合。
小组 brainstorm：针对广州移动产品设计方案。
设计评审方法：AI辅助反馈和用户测试模拟。
迭代优化技巧：基于数据的大模型调整。
实战项目：设计一个智能客服产品原型。
反馈环节：导师点评和小组分享。
三：大模型开发与测试
1：大模型开发基础
开发环境搭建：Python、Hugging Face和TensorFlow简介。模型选择与微调：预训练模型的自定义训练。
AI辅助编码：使用Copilot加速开发流程。
开发最佳实践：代码版本控制和模块化编程。
电信数据处理：处理结构化和非结构化数据。
性能优化：量化与蒸馏技术。
安全开发：防范提示注入攻击。
2：测试方法与实战
测试框架介绍：单元测试、集成测试和大模型特定测试。
自动化测试工具：Pytest结合AI脚本生成。
性能测试：延迟、准确率和鲁棒性评估。
边缘案例测试：电信场景下的异常处理。
小组演练：测试一个简单大模型应用。
测试报告编写：使用AI总结工具。
Q&A：测试常见挑战与解决方案。
四：运维与智能体应用
1：运维基础
大模型运维概述：部署、监控和扩展。
容器化部署：Docker和Kubernetes在AI中的应用。
监控工具：Prometheus和Grafana配置。
故障排除：常见运维问题诊断。
电信运维案例：实时网络监控中的大模型。
成本优化：云资源管理和模型压缩。
持续集成/部署（CI/CD）：AI管道自动化。
2：智能体开发实战
智能体概念：Agents的定义和架构（如LangChain）。
智能体构建：工具集成和多代理协作。
电信应用：自动化运维智能体设计。
实战编码：构建一个简单网络诊断代理。
测试与优化：智能体的自适应学习。
小组项目：设计广州移动智能运维代理。
总结讨论：智能体在开发流程中的整合。
五：综合实战与总结
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