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第一部分：引言与基础

1. 课程介绍

   • 培训目标与预期成果
   • 课程安排与学习方法
   • 学员自我介绍与期望

2. 大模型概述

   • 大模型的定义与发展历程
   • 大模型的应用场景与前景
   • 现有大模型的比较（如 GPT-3、BERT、T5 等）
   • 参考资料：
     • LLM Cookbook ⁶
     • 大模型基础知识 ⁷

第二部分：Ollama 部署本地大模型

1. Ollama 简介

   • Ollama 的功能与优势
   • Ollama 的应用场景
   • Ollama 与其他部署工具的比较

2. Ollama 的安装与配置

   • 系统要求与准备工作
   • 安装 Ollama（macOS、Windows、Linux）
   • 配置与启动 Ollama 服务
   • 常见安装问题与解决方案
   • 参考资料：
     • Ollama 部署指南 ¹
     • Ollama 实战 ²

3. Ollama 的使用

   • 部署与运行模型

   • 常用命令与操作

   • 使用 REST API 与编程语言库（如 Python 和 JavaScript）

   • 示例代码：

     import requests
     
     url = "http://localhost:11434/api/v1/predict"
     payload = {
         "model": "your_model_name",
         "input": "Hello, world!"
     }
     response = requests.post(url, json=payload)
     print(response.json())

   • 参考资料：

     • Ollama API 文档 ⁵

第三部分：大模型的训练与优化

1. 大模型的训练

   • 数据准备与预处理
   • 训练流程与方法
   • 使用框架与工具（如 TensorFlow、PyTorch）
   • 常见问题与解决方案
   • 参考资料：
     • LLM Cookbook ⁶

2. 大模型的优化

   • 模型参数调整与优化技巧
   • 使用工具与框架进行优化（如 Hugging Face Transformers）
   • 性能评估与改进
   • 参考资料：
     • 大模型训练和推理优化技术 ¹⁵
     • 大模型 RAG 优化方案 ¹⁶

第四部分：Prompt 工程与优化

1. Prompt 工程概述

   • Prompt 的定义与重要性
   • Prompt 工程的发展历程
   • Prompt 工程的基本原则

2. Prompt 优化技巧

   • 常用的 Prompt 优化方法（如 APE、OPRO、EVOPROMPT 等）

   • 自动化 Prompt 优化工具与方法

   • 实践案例与效果评估

   • 参考资料：

     • 提示工程指南 ¹¹
     • 自动优化 Prompt 的方法 ¹²

   • 示例代码：

     from transformers import pipeline
     
     generator = pipeline('text-generation', model='gpt-3')
     prompt = "Once upon a time"
     response = generator(prompt, max_length=50)
     print(response)

第五部分：高级主题与实战

1. 自定义模型

   • 定制化模型的必要性

   • 使用 Modelfile 定制模型参数与行为

   • 训练与微调自定义模型

   • 示例代码：

     from transformers import Trainer, TrainingArguments
     
     training_args = TrainingArguments(
         output_dir='./results',
         num_train_epochs=3,
         per_device_train_batch_size=4,
         per_device_eval_batch_size=4,
         warmup_steps=500,
         weight_decay=0.01,
         logging_dir='./logs',
     )
     
     trainer = Trainer(
         model=model,
         args=training_args,
         train_dataset=train_dataset,
         eval_dataset=eval_dataset
     )
     
     trainer.train()

2. 多模态模型支持

   • 多模态数据的处理与分析
   • 多模态模型的应用场景
   • 参考资料：
     • 大模型综合评测对比 ⁸

3. 实战项目

   • 项目选题与需求分析
   • 项目实施与调试
   • 项目展示与评估
   • 团队合作与项目管理技巧

第六部分：总结与展望

1. 课程总结

   • 关键知识点回顾
   • 学习成果展示
   • 学员反馈与讨论

2. 未来展望

   • 大模型技术的发展趋势
   • 未来学习与研究方向
   • 资源推荐与学习路径
   • 参考资料：
     • A16z 精心整理的 AI 学习资料 ⁹

(1) 面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook - GitHub. https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook.
(2) datawhalechina/so-large-lm: 大模型基础: 一文了解大模型基础知识 - GitHub. https://github.com/datawhalechina/so-large-lm.
(3) LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发. https://www.cnblogs.com/ting1/p/18358286.
(4) 本地部署大模型？看这篇就够了，Ollama 部署和实战 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/m0_59235699/article/details/141143682.
(5) Ollama：本地大模型运行指南 · 十月指南. https://www.oct.cool/blog/ollama%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%8C%87%E5%8D%97/.
(6) 太通透了！大模型训练和推理优化技术最全汇总！ - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/678884007.
(7) 这是我见过的大模型 RAG 优化方案与实践最全总结了 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/2401_84033492/article/details/140058931.
(8) 提示工程指南 | Prompt Engineering Guide. https://www.promptingguide.ai/zh.
(9) 自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法. https://developer.volcengine.com/articles/7404769142999515162.
(10) 大模型综合评测对比 | 当前主流大模型在各评测数据集上的表现总榜单 | 数据学习 (DataLearner). https://www.datalearner.com/ai-models/leaderboard/datalearner-llm-leaderboard.
(11) 大模型必读｜A16z精心整理的最全AI学习资料（全文中译+链接） - 智源社区 - baai.ac.cn. https://hub.baai.ac.cn/view/27221.
(12) ollama 最快方式部署管理大模型 - 夜半钟声到客船 - 博客园. https://www.cnblogs.com/hejunhong/p/18387073.
(13) Ollama 本地开源大模型聊天应用前言 如果您想在localhost部署并运行开源大模型，可以试试Ollama。本文我 - 掘金. https://juejin.cn/post/7346919387351859234.
(14) 【2024最新】大模型训练：从整体规划到训练自己专属大模型！北大博士后卢老师授课 涵盖技术选型 基础框架 .... https://www.bilibili.com/video/BV1Vx421m7r7/.
(15) 【大模型LLM第三篇】Prompt资源最全整合（学习资料、模版开源、自动优化以及好玩的网站）涉及ChatGPT等.... https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/136834229.
(16) wangxuqi/Prompt-Engineering-Guide-Chinese - GitHub. https://github.com/wangxuqi/Prompt-Engineering-Guide-Chinese.
(17) undefined. https://ollama.com/.
(18) undefined. https://curl.se/ca/cacert.pem.
(19) undefined. https://ollama.com/install.sh.
(20) undefined. https://ollama.fan/getting-started/linux/.
(21) undefined. https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.
(22) undefined. https://github.com/ollama/ollama/releases/.
(23) undefined. https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md.
(24) undefined. https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip.
(25) undefined. https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe.
(26) undefined. https://github.com/ollama/ollama.
(27) undefined. https://ollama.com/library/llama3.1.
(28) undefined. https://llama.meta.com/llama3/.
(29) undefined. https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md.
(30) undefined. https://dev.to/wydoinn/run-llms-locally-using-ollama-open-source-gc0.
(31) undefined. https://prompt-guide.xiniushu.com/category/-basics.
(32) undefined. https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/.