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【2026最新版】Qwen3本地部署与微调实战，手把手带你从零训练特定领域大模型，环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程！

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2026-02-24 14:38:04

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大模型微调

大模型部署

AI大模型技术发消息

1.AI大模型的诞生

46:58

2.AI大模型训练范式

19:52

3. Qwen3不同版本模型介绍

20:22

4.Qwen3-8B模型微调代码实战

01:16:35

5.AI工程师必修的反向传播深度解析

01:56:45

6.AI大模型工程师必会的技能

29:56

7.Qwen3+MCP实战开发

04:08

8.Tool和Agent

04:15

9.MCP+Agent

19:35

10.MCP服务端

15:15

11.如何调用公开MCP

25:08

12.大模型工程师就业分析

25:43

13.AI大模型核心开发岗位有哪些？

01:14:42

14.通用Agent很火程序员该不该选择用？

24:21

15.OCR模型适用于那些业务场景？

09:01

16.DeepSeek-OCR-2和其他OCR模型有什么区别？

05:28

17.DeepSeek-OCR-2模型私有化部署

52:10

18.AI大模型岗位进入第二波高潮

24:22

19.架构层面的进化有哪些差别（ResNet＞HC＞mHC）

18:38

20.mHC的灵魂：双随机矩阵

54:03

21.多模态Agentic RAG项目

07:47

22.AI大模型工程师怎么去学习？

06:19

23.关于AI大模型的选择(必看)

16:50

24.Qwen3大模型私有化部署(一)

21:48

25.Qwen3大模型私有化部署(二)

16:22

26.测试私有化部署的Qwen3

15:25

27.国内外各种大模型的调用(一)

18:30

28.国内外各种大模型的调用(二)

15:52

29.Deepseek-R1-0528大模型的部署和测试

12:22

30.提示词模板(一)

11:39

31.提示词模板（二）ICL技术

17:32

32.聊天和消息占位符

09:56

33.在聊天的提示词模板中用ICL

19:03

34.输出解析和结构化(一)

22:03

35.输出解析和结构化(二)

13:03

36.输出解析和结构化(三)

13:30

37.结构化输出的总结和多模态机器人案例

13:54

38.多模态聊天数字人案例(一)

15:25

39.多模态聊天数字人案例(二)

16:45

40.多模态聊天数字人案例(三)

13:17

41.多模态聊天数字人案例(四)

18:45

42.处理聊天历史记录的摘要(一)

15:57

43.处理聊天历史记录的摘要(二)

15:38

44.处理聊天历史记录的摘要(三)

12:33

45.多模态聊天数字人案例(五)

16:45

46.多模态聊天数字人案例(六)

17:18

47.多模态聊天数字人案例(七)

22:27

48.语音转文字模型

16:33

49.语音转文字模型(二)

10:21

50.多模态和全模态大模型

14:15

51.多模态大模型测试

15:13

52.最后的多模态聊天数字人案例

23:16

53..LCEL语法案例(一)

19:27

54.Embeddings是什么？ - 副本

16:00

55.Embeddings是什么？

16:00

56..LCEL语法案例(二)

13:32

57.Embeddings和One-Hot比较

13:29

58.LCEL语法案例(三)

19:48

59.OpenAI的Embedding

16:48

60.LCEL语法案例(四)

07:01

61.部署BGE-Large的嵌入模型

21:22

62.LCEL语法案例(五)

10:32

63.部署Qwen3的嵌入模型

20:42

64.LCEL语法案例(六)

12:35

65.Qwen3的嵌入模型和Langchain整合

09:40

66.LCEL语法案例(七)

16:49

67评论数据语义搜索案例(一)

20:06

68.LCEL语法案例(八)

18:37

69.评论数据语义搜索案例(二)

20:53

70.FAISS向量数据库(一)

26:57

71.LCEL语法案例(九)

10:53

72.LCEL语法案例(十)

15:05

73.FAISS向量数据库(二)

20:02

74.Chroma数据库案例

07:53

75.上下文感知的RAG案例(一)

18:39

76.上下文感知的RAG案例(二)

16:59

77.上下文感知的RAG案例(三)

18:16

78.上下文感知的RAG案例(四)

11:46

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