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Python LLM 开发实战课程 |
python-llm-course |
一个面向LLM开发的Python教程，从环境搭建到API调用，系统地学习Python编程和大语言模型应用开发 |
published |
这是一个专注于LLM（大语言模型）开发的Python教程，从Python基础知识到实际的LLM API应用开发，系统地介绍相关知识和实践经验。
- 🎯 面向LLM开发：所有示例和练习都围绕LLM应用开发展开
- 📈 循序渐进：从Python基础到高级特性，适合各层次学习者
- 💻 实战导向：每章都包含实际的编程练习和项目实践
- 🔄 及时更新：根据最新的LLM发展动态更新教程内容
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- Python安装与配置
- 开发环境搭建
- 包管理工具使用
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- Python语法入门
- 变量和数据类型
- 基本运算符
- 控制流程
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- 字符串处理
- 列表和元组
- 字典和集合
- 数据类型转换
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- 函数定义和调用
- 参数和返回值
- 模块导入和使用
- 包的创建和管理
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- HTTP协议
- RESTful API
- API认证和授权
- 请求和响应处理
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- JSON格式
- 序列化和反序列化
- JSON Schema
- 数据验证
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- 文件读写
- 路径处理
- 数据格式转换
- 数据清洗和预处理
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- FastAPI基础
- 路由和端点
- 请求和响应处理
- 数据验证
- 中间件和依赖注入
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- API配置
- 模型调用
- 参数优化
- 错误处理
- 最佳实践
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- 对话管理
- 上下文处理
- 多轮对话
- 对话策略
- 会话状态管理
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- 提示设计
- 提示模板
- 提示优化
- 提示评估
- 高级技巧
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- 类和对象
- 继承和多态
- 封装和抽象
- 魔术方法
- 设计模式
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- 协程基础
- async/await语法
- 异步IO
- 并发编程
- 性能优化
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- 单元测试
- 集成测试
- 调试技巧
- 性能分析
- 测试最佳实践
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- 项目结构
- 代码规范
- 文档编写
- 开发流程
- 最佳实践
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- DeepSeek使用
- 文心一言集成
- ChatGLM应用
- 智能客服系统
- 实战案例
- 部署与生产环境
- 部署准备
- 性能优化
- 监控和告警
- 安全配置
- 容器化
- 生产环境配置
- 实践导向：每章都包含大量实践示例和练习题
- 循序渐进：从基础到高级逐步深入
- 项目驱动：通过实际项目加深理解
- 最佳实践：介绍行业标准和最佳实践
- Python开发者
- AI应用开发者
- 后端工程师
- 技术爱好者
- 基本的编程概念
- 简单的Python语法
- 命令行操作基础
完成本课程后，你将能够：
- 熟练使用Python开发LLM应用
- 构建完整的对话系统
- 掌握提示工程技巧
- 使用国内外主流大模型
- 优化和部署AI应用
- 掌握项目开发最佳实践
我们欢迎各种形式的贡献，包括但不限于：
- 报告问题和bug
- 提出改进建议
- 提交内容修改
- 补充更多示例
贡献前请先阅读我们的贡献指南。
本教程采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。