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  • 5.3 LlamaFactory 微调实战:微调 Qwen/DeepSeek 模型
    > 导语:理论的尽头是实践。我们已经理解了 LoRA 的原理,并学会了如何“指挥”GPT-4 为我们生产高质量的微调数据。现在,万事俱备,只欠“开炉炼丹”。本章将是一次纯粹的、从头到尾的动手实战。我们
    • 少林码僧
    • 11小时前
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    AI编程 AIGC OpenAI
  • 5.2 数据决定模型上限!用 Easy Dataset 快速构建高质量微调数据集
    > 导语:在上一章,我们掌握了 LoRA 这把“手术刀”。但再高明的外科医生,也需要对“病灶”有清晰的了解才能下刀。在模型微调这个“手术”中,数据就是我们要处理的“病灶”,它的质量直接决定了手术的成败
    • 少林码僧
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  • 5.1 LoRA 微调,YYDS!一文带你入门低成本优化垂直领域大模型
    > 导语:欢迎来到课程的最后一周!在前四周,我们如同“装备大师”,学会了使用 Prompt、工具、框架、评估体系等“外功”来武装我们的 Agent。但面对某些高度专业的垂直领域(如医疗、法律、金融),
    • 少林码僧
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  • 4.8 Langfuse vs. LangSmith:两大主流 LLMOps 平台深度对比与选型指南
    > 导语:在 AI 应用可观测性(LLMOps)的江湖中,有两个名字你一定绕不开:Langfuse 和 LangSmith。前者是我们本周深度学习和实践的开源利器,后者则是 LangChain 官方出
    • 少林码僧
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  • 4.7 【直播精华】持续监控与性能优化:让你的 Agent 在生产环境狂飙
    > 直播导语:各位同学,欢迎来到第四周的收官直播!我们已经学会了如何追踪、评估和加固我们的 AI Agent。但一个残酷的现实是:上线只是开始,运维才是“正餐”。一个今天表现完美的 Agent,明天可
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  • 4.6 你的 Agent 安全吗?Prompt 注入、数据泄露攻击模式与防御策略
    > 导语:在上一章,我们构建了一个“AI 防火墙”,学会了如何检测正在发生的攻击。然而,在安全领域,仅仅满足于“发现问题”是远远不够的。一个真正健壮的系统,需要构建纵深防御(Defense in De
    • 少林码僧
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  • 4.5 AI 世界的“防火墙”:从零构建 LLM 攻击实时检测系统
    > 导语:我们已经构建了功能强大、可观测、可评估的 AI Agent。但我们是否忽略了一个致命的“阿喀琉斯之踵”——安全?当你的 Agent 能够调用 API、访问数据库、甚至执行代码时,它就从一个信
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  • 4.4 线上 vs. 离线:使用 Langfuse 实现智能体的全方位无死角评估
    > 导语:我们已经学会了用 Langfuse 收集 AI 应用的“痕迹”(Traces)。现在,是时候从这些痕迹中“断案”了——也就是进行评估。评估是连接“可观测性”和“持续优化”的桥梁。在本章中,我
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  • 4.3 Langfuse 集成实战:追踪 OpenAI、LangChain 和 LangGraph 应用
    > 导语:在上一章,我们已经成功地在本地运行了 Langfuse,并初步领略了其强大的追踪能力。现在,是时候将这项能力应用到我们之前构建的各种 AI 应用中了。本章将是一次聚焦于“集成”的实战演练。我
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  • 4.2 X-Ray 视角透视 Agent:用 Langfuse 追踪、调试与优化你的 AI 应用
    > 导语:在上一章,我们建立了评估体系的“理论大厦”。但理论需要工具来落地。如果说开发 AI 应用像是在造一架精密的飞机,那么没有追踪和可观测性工具,就相当于在没有仪表盘和黑匣子的情况下“盲飞”。这无
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  • 4.1 Agent 也需要体检!如何为你的 AI 智能体建立科学的评估体系
    > 导语:欢迎来到课程的第四周!在过去的三周里,我们掌握了如何“构建”一个能跑、能用、甚至能部署的 Agentic AI 应用。但是,一个更深刻、更具挑战性的问题摆在我们面前:我们如何科学地度量我们构
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  • 3.6 线上问题排查实战:让你的 AI 服务 7x24 小时稳定运行
    > 导语:欢迎来到第三周的终极实战!我们已经成功地将“旅小智”部署到了云端。但是,部署成功只是一个新的开始。在真实的生产环境中,系统会在你意想不到的时间、以你意想不到的方式出现问题。当凌晨三点,告警短
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  • 3.5 【直播精华】生产环境部署实战与问题排查
    > 直播导语:大家晚上好!欢迎来到第三周的最后一场直播。在上一节课,我们用 Docker Compose 成功地在本地一键启动了“旅小智”全栈应用,这非常酷!但是,本地的成功只是第一步。将一个 AI
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  • 3.4 Docker 终极指南:一键部署你的多角色智能体系统
    > 导语:我们已经成功地在本地开发并运行了“旅小智”这个由前端、后端和 AI 核心组成的全栈应用。但是,我们的“征途”还未结束。如何将这个由多个服务组成的复杂系统,方便、可靠地部署到任何地方?如何让一
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  • 3.3 拒绝“玩具”!“旅小智”项目全栈开发实录
    > 导语:在前两章,我们绘制了“旅小智”的宏伟蓝图,并搭建了其前后端的“骨骼”。现在,是时候为它注入“灵魂”了。本章将是一次从设计到实现、从后端到前端的完整开发实录,我们将把之前所有的理论和设想,全部
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  • 3.2 前后端通吃!用 Streamlit + FastAPI 丝滑集成你的 AI Agent
    > 导语:蓝图已经绘就,是时候砌上第一块砖了。一个生产级的 AI 应用,绝不仅仅是后台的智能逻辑,更需要一个稳定可靠的服务端和一个与用户流畅交互的前端界面。在本章中,我们将进行一次“全栈开发”的冲刺,
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  • 3.1 从零设计“旅小智”:一个生产级的 AI 旅行规划智能体系统架构
    > 导语:欢迎开启课程第三周的挑战!在经历了第一周的“单兵作战”和第二周的“团队协同”之后,我们将在本周完成一次“集团军”级别的综合项目实战。我们的目标是构建一个名为 “旅小智”(TripGenius
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  • 2.8 学霸养成记:从 LangGraph 作业点评看多智能体协同的常见误区
    > 直播导语:同学们好,欢迎来到我们第二周的直播课!在这一周里,我们一起探索了 LangGraph 的强大功能,并完成了 DeepResearch 这个相当有挑战性的结业项目。我看了大家提交的“作业”
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  • 2.7 【直播精华】LangGraph 高阶玩法:动态路由与循环图,解锁无限可能
    > 导语:在前面的章节中,我们已经掌握了 LangGraph 的基础用法:如何定义节点、如何连接边、如何构建简单的 Agent 工作流。但在实际的生产环境中,我们往往需要处理更复杂的场景:根据运行时的
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  • 2.6 DeepResearch 深度研究助手的容器化部署与测试
    > 导语:大家好,欢迎来到我们第二周的最后一讲。在过去的几天里,我们成功地从零到一构建了一个强大的多智能体研究系统——DeepResearch。它可以在我们的本地机器上出色地完成任务。但是,如何将这个
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