这些课程覆盖了从工具链（如Ollama、Open WebUI）上手、到提示工程、RAG应用及模型微调（LoRA）等核心技能。
🔍 重新核验的课程清单（全部可访问）
为了方便您选择，我将这些课程分为了几个实用的学习模块：
模块一：工具与平台快速上手
这类课程教你如何零代码或低代码地部署和玩转开源模型，是“使用”模型最直观的起点。
* **简介**：Ollama是运行开源模型的利器，配合Open WebUI可以获得类似ChatGPT的网页界面。这个视频是当前最流行的本地部署教程。
- 《【2024最新】AI生图神器Fooocus，一件安装，小白必看》
- 链接：
* **简介**：专注于图像生成模型Stable Diffusion的懒人整合包教程，无需复杂配置，专注提示词和出图。
- 《通义千问开源模型本地部署：Qwen1.5实战》
- 链接：
* **简介**：国内热门开源大模型的部署和使用实战，适合想体验特定模型能力的开发者。
模块二：提示工程与AI应用开发
这是用好模型的核心技能，教你如何与模型高效沟通，并构建应用。 4. 《【李宏毅】ChatGPT 提示工程》 * 链接：
* **简介**：李宏毅老师的经典课程，系统讲解如何设计提示词（Prompt）来激发大模型的最佳能力。
。 6. 《使用Flowise可视化搭建AI智能体》 * 链接：
* **简介**：无需编写代码，通过拖拽方式构建基于LLM的自动化工作流（Agent），是快速搭建原型的神器。
模块三：专项应用与部署
聚焦于具体场景和最终落地。
* **简介**：将大模型能力应用于文档处理的实际案例，展示了超越传统OCR的智能理解能力。
- 《使用LobeChat搭建可联网的AI助手》
- 链接：
* **简介**：Gradio是快速为模型构建演示网页的最流行工具。学会它，你可以轻松分享自己的模型应用。
🧪 专项技能与评估
要更好地使用模型，调参、RAG和效果评估是必修课。 9. 《【模型调参基本功】如何调整深度学习超参数》
* **简介**：详解学习率、批量大小等关键参数对模型性能的影响，是优化模型效果的必备知识。
* **简介**：RAG是为模型注入外部知识、突破其固有知识局限的关键使用技术。
- 《【科普向】第四节：模型评估与测试》
* **简介**：了解如何科学地评估一个模型的好坏，是选择和使用模型的基础。
- 《模型评估（批量推理与自动评估benchmark）》
* **简介**：更偏实战的模型评估方法讲解。
🎨 拓展应用：语音模型
除了常见的文本模型，语音模型也是一个有趣的使用方向。 14. 李沐《手搓语音大模型》教程
* **简介**：李沐大神讲解如何玩转其团队开源的语音大模型，实现文本生成、语音克隆等任务，展示了多模态模型的趣味使用。
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