本课程对 Llama 架构的核心模块进行了深入解析，涵盖算法原理和技术实现。你将学习如何对Llama模型进行自定义微调、以及本地化模型推理与部署，包括基于MLC-LLM框架在Android手机端部署大模型。 本课程的特色在于逐一拆解Llama的每个核心模块，并通过具体案例深化对每个复杂知识点的理解，不仅教你如何一步一步实践，更让你明白模块背后的原理，从而深刻掌握大模型的运行机制。

本课程全面聚焦于检索增强生成 (RAG) 的理论与实践，深入讲解如何结合主流的大语言模型 (LLMs) 来实现智能信息检索和生成。课程从项目环境配置开始，逐步剖析RAG的核心模块及其实现链路。你将学习不同类型检索器的应用，Embedding技术在召回、粗排、精排中的实际操作，以及AI模型性能和RAG评估的最佳实践方法。

本课程是一门面向多模态大模型前沿技术的系列课程，深入探讨了当前多模态大模型的核心技术与最新进展。课程覆盖了从基础概念到高级算法实现的全流程学习路径，帮助你全面掌握多模态AI的关键技术。你将不仅了解多模态架构的理论背景，还会通过多个实际项目演练，深入实践多模态大模型的应用。

本系列课程专为希望全面掌握大模型相关技术的学习者设计，涵盖当前AI领域最前沿的核心技术和应用场景，包括大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）以及AI Agent智能体。课程内容由浅入深，从理论讲解到项目实战，帮助你快速构建完整的技术知识体系，获得落地项目开发能力。