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【2026最新版】目前B站最全最细的大模型DeepSeek-OCR-2零基础全套教程，结合企业实战案例完成一套完整的DeepSeek-OCR-2，全程干货无废话

1.5万

32

2026-02-06 14:53:37

制作不易，麻烦各位观众老爷一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持～

大模型应用

小张学到地老天荒发消息

觉得有用的小伙伴给个三连+关注支持一下up哦，后续会更新更多实用的AI大模型干货的～

01.工业级的OCR有哪些选择？

02:52

02.通用Agent很火，程序员应该选择吗？

24:17

03.OCR模型适用于哪些场景？

09:24

04.DeepSeek-OCR-2如何部署（查看模型大小、支持的推理框架）

16:35

05.安装Python的虚拟环境

05:50

06.安装模型的第三方依赖

11:40

07.代码测试

20:59

08.OCR模型在公司中的作用

03:16

09.AI大模型的岗位需求进入第二波高潮

23:57

10.大模型工作岗位

07:29

11.大模型的岗位基本要求（大模型应用工程师）

06:19

12.大模型的岗位基本要求（Java+AI大模型工程师）

01:03

13.大模型的岗位基本要求（大模型开发工程师）

02:01

14.大模型的岗位基本要求（大模型算法+研发工程师）

05:37

15.大模型的简历怎么写？

06:35

16.大模型简历中专业技能方面

13:10

17.大模型简历中项目经验方面

20:55

18.大模型面试常问哪些？

31:52

19.大模型岗位的学习周期是多久？

13:54

20.大模型有哪些岗位，门槛和学历要求

08:18

21.大模型研发和大模型应用区别是什么？

04:09

22.Dify，Coze和Python代码开发大模型应用有什么区别？

02:34

23.大模型有哪些？

07:44

24.大模型推理框架有哪些？

05:29

25.Agent技术有哪些？

10:16

26.RAG，Workflow技术有哪些？

15:51

27.大模型的上下文工程是什么？

24:32

28.怎样才能找到AI大模型工作？

17:09

29.AI大模型知识体系

08:41

30.AI大模型能火多久？

30:43

31.Agent原理简介：planning、memory

12:22

32.提示词工程：软提示词，fewshot，COT,TOT

18:33

33.Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服

14:26

34.Agent工具使用与function call：MR

16:32

35.Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct

18:01

36.Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp

20:33

37.Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT

20:50

38.Agent框架：Single Agent，Multi Agent

18:11

39.Langchain项目原理与实战

22:05

40.Langgraph项目原理与实战

12:14

41.Langgraph 多Agent架构：协作多Agent

14:59

42.AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen

17:25

43.AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具

16:42

44.CrewAI项目原理与实战：Crew,Task,A

16:28

45.最新版1LangGraph的介绍

12:09

46.Agent和WorkFlow

18:00

47.安装LangGraph本地服务(一)

14:19

48.安装LangGraph本地服务(二)

15:06

49.启动LangGraph服务器

25:40

50.调用Agent发布的API接口(一)

16:52

51.调用Agent发布的API接口(二)

06:25

52.Tool的定义(一)

16:18

53.Tool的定义(二)

21:19

54.Tool的定义(三)

14:29

55.Qwen3大模型工具调用解析器的错误

21:09

56.解决Qwen3流式输出的问题

14:09

57.根据Rannable对象创建工具

15:06

58.继承BaseTool创建工具

19:32

59.Configurable静态配置(一)

21:01

60.Configurable静态配置(二)

08:47

61.AgentState状态详解(一)

31:09

62.AgentState状态详解(二)

14:38

63.AgentState状态详解(三)

05:12

64.记忆存储的介绍

11:57

65.开发环境下的短期记忆案例

17:49

66.Postgresql实现Agent短期存储

16:59

67.Postgresql实现长期存储

10:10

68.LangChainV1.0开讲前的补充

11:09

69.LangChainV1.0的介绍

11:52

70.LangChainV1.0版的革新

13:56

71.Agent的定义和环境搭建

23:25

72.LangChainV1.0调用大模型(一)

14:15

73.LangChainV1.0调用大模型(二)

22:17

74.LangChainV1.0调用大模型(三)

15:05

75.调用模型的速率限制

14:27

76.国内外的大模型结构化输出

16:33

77.创建一个Agent项目

17:26

78.部署Agent项目到本地服务器

12:07

79.智能体中定义工具(一)

17:56

80.智能体中定义工具(二)

16:20

81.工具测试和Agent整合

14:12

82.智能体中定义工具(三)

19:50

83.智能体中的异步工具

05:17

84.基于Agent的TextToSQL案例(一)

12:08

85.基于Agent的TextToSQL案例(二)

16:59

86.基于Agent的TextToSQL案例(三)

21:29

87.基于Agent的TextToSQL案例(四)

15:19

88.基于Agent的TextToSQL案例(五)

11:38

89.基于Agent的TextToSQL案例(六)

09:03

90.基于Agent的TextToSQL案例(七)

23:37

91.基于Agent的TextToSQL案例(八)

10:29

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