企业官网建设流程全解析

单位网站建设费用支出账务处理,站长之家psd,外链推广论坛,nike网站建设方案一个项目如果代码不规范会导致可读性差、维护困难、容易引入 Bug#xff0c;并降低代码的可扩展性和一致性。在团队协作中#xff0c;不统一的风格会增加合并冲突#xff0c;影响开发效率。此外#xff0c;代码不规范可能导致测试困难#xff0c;影响 CI/CD 流程#xff…一个项目如果代码不规范会导致可读性差、维护困难、容易引入 Bug并降低代码的可扩展性和一致性。在团队协作中不统一的风格会增加合并冲突影响开发效率。此外代码不规范可能导致测试困难影响 CI/CD 流程甚至带来安全隐患。本教程将带你从0开始将一个简单的 Python 脚本逐步演化为规范的工程项目涵盖 Git版本管理、代码规范检查、单元测试、CI/CD、文档管理以及打包发布等关键环节。代码管理从零开始搭建 Git 项目1什么是GitGit 是一个分布式版本控制系统用于跟踪文件的更改特别适用于软件开发。它允许多个开发者协作开发代码同时保留所有更改的历史记录。详述https://git-scm.com/video/what-is-git2为什么要使用 Git代码历史可追溯支持版本回滚支持多人协作提高团队效率便于分支管理降低开发冲突可托管到 github gitlab等方便备份与共享3创建一个GitHub项目1.首先你要有一个GitHub 账号如果没有的话请先注册*https://github.com/signup。*2.登录账号创建一个项目New repository例如my-project。https://github.com/login?return_tohttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fnew3.只需要输入项目名称 (Repository name) 即可项目描述Description选填。Public 是公开可以在 GitHub 搜到Private 是私密项目只有自己和项目成员能看到。点击 Create repository。4初始化 Git 仓库并推送到 GitHub1.在 GitHub 上创建一个新的项目仓库Repository。2.准备好提交代码需要的 token 创建教程https://blog.csdn.net/chengwenyang/article/details/120060010。3.在本地初始化 Git 仓库并推送代码 mkdir my-project cd my-project echo # test README.md git init # 首次使用需要设置用户名和邮箱 git config --global user.name 你的用户名 git config --global user.email 你的邮箱 git add README.md git commit -m test git branch -M main git remote add origin your-repo-url git push -u origin main4.输入用户名及token 即可推到远程仓库 git push -u origin main Username for https://github.com : lwj-st Password for https://lwj-stgithub.com : Enumerating objects: 3, done . Counting objects: 100% (3/3), done . Writing objects: 100% (3/3), 223 bytes | 223.00 KiB/s, done . Total 3 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 0 To https://github.com/lwj-st/my-project.git * [new branch] main - main Branch main set up to track remote branch main from origin .5添加基本的工程文件README.md介绍项目用途示例# my-project # # 介绍 这是一个示例 Python 项目支持自动化测试、Docker 部署并符合 PEP 8 代码规范。 # # 安装 pip install my-project.gitignore忽略不需要提交的文件如编译生成的二进制文件、日志文件等规则*https://monsterhxw.github.io/posts/git-gitignore-tutorials/*示例__pycache__ *.pyc test/ dist/ tmp/ .vscode build *.lock *.dbrequirements.txt记录项目依赖示例lazyllmDockerfile镜像构建文件 创建并推送镜像。setup.py打包与发布文件 使用 setuptools 进行打包。6添加主项目文件项目代码以 【第2讲10分钟上手一个最小可用RAG系统】为例添加主代码文件。my_project/retriever.pyfrom lazyllm import Retriever, Document def create_retriever ( path: str , query: str ): 创建并执行检索 Args: path (str): 文档的绝对路径 query (str): 查询语句 Returns: list: 检索结果 doc Document(path) retriever Retriever(doc, group_name CoarseChunk , similarity bm25_chinese , topk 3 ) return retriever(query)my_project/__init__.pyfrom . retriever import create_retriever __version__ 0.1.0 __all__ [ create_retriever ]版本管理和分支策略良好的分支管理策略有助于多人协作和稳定版本发布。1常见分支命名主分支main始终保持稳定可发布状态开发分支dev用于日常开发功能分支feature/*用于开发新功能完成后合并回 dev修复分支hotfix/*用于紧急修复生产环境 bug2Git 分支管理操作示例# 创建并切换到开发分支 git checkout -b dev # 在dev分支上新创建功能分支 git checkout -b feature/new-feature ...修改代码... git add . git commit -m Add new feature git push origin feature/new-feature # 开发完成后合并回 dev git checkout dev git merge feature/new-feature git push origin dev3在github上提交pull request当改好的代码提到远程仓库后就可以提交pull request了。进入 GitHub 仓库主页点击 “Pull Requests” - “New Pull Request”。如果是同一仓库的Pull Requests 选择对应的 base 目标分支 和 compare 比对分支即可。如果是fork仓库的Pull Requests 则有 base repository 目标仓库和 base 目标分支默认是fork的源仓库信息head repository 源仓库和 compare 比对分支默认是自己仓库的信息。添加 PR 说明点击 “Create Pull Request”。4解决冲突当多个开发者同时修改同一部分代码并尝试合并时Git 可能会提示conflict代码冲突1.同分支冲突解决当提交代码Git 检测到冲突时它会输出类似以下信息To https: //github.com/lwj-st/my-project.git ! [rejected] dev - dev (fetch first) error: failed to push some refs to https://github.com/lwj-st/my-project.git hint: Updates were rejected because the remote contains work that you do hint: not have locally. This is usually caused by another repository pushing hint: to the same ref . You may want to first integrate the remote changes hint: (e.g., git pull ... ) before pushing again. hint: See the Note about fast-forwards in git push --help for details.执行git pull merge远程分支CONFLICT (content): Merge conflict in requirements.txt Automatic merge failed; fix conflicts and then commit the result.此时你可以运行git status查看哪些文件存在冲突输出示例 git status On branch dev Your branch and origin/dev have diverged, and have 1 and 1 different commits each , respectively. ( use git pull to merge the remote branch into yours) You have unmerged paths. (fix conflicts and run git commit ) ( use git merge --abort to abort the merge) Unmerged paths: ( use git add file... to mark resolution) both modified: requirements.txt no changes added to commit ( use git add and / or git commit -a )直接修改文件保留正确的代码然后添加并提交 git add requirements.txt git commit -m 解决冲突 git push2.PR冲突解决如果PR冲突则会在页面出现 This branch has conflicts that must be resolved这个分支有必须解决的冲突如下页面修改直接点击Resolve conflicts 解决冲突编辑冲突文件保留需要的内容后点击 标记为 **Mark as resolved已解决**即可Git 会在有冲突的文件中标记冲突部分格式如下 dev xxxx xxxx main dev 表示 合并进来的 dev 的代码 是分隔符main 表示 当前分支main 的代码。代码规范与自动检查为了保证代码质量我们需要遵循统一的编码规范。1常用代码格式化与风格检查1.black自动格式化代码安装 black pip install black格式化整个项目 black . black . reformatted /root/my_project/__init__.py reformatted /root/my_project/retriever.py All done ! ✨ ✨ 2 files reformatted.特点强制代码格式化不能自定义样式减少团队争议默认 88 字符换行可调整自动调整引号优先使用双引号对 if-else、列表等结构进行优化2.flake8代码风格检查安装 flake8 pip install flake8检查整个项目 flake8 . 有问题的话会有日志提示没日志信息就是最好的信息 flake8 .特点代码风格检查基于 PEP 8 规范检测缩进、命名、行长度等问题。语法错误检测发现未定义变量、语法错误等潜在 Bug。复杂性分析通过 McCabe 复杂度检查提示代码是否过于复杂。插件扩展性支持第三方插件可扩展检查规则如类型检查。3.pre-commit在提交代码前自动运行检查安装pre-commit pip install pre-commit初始化pre-commit pre-commit install在 .pre-commit-config.yaml 中添加规则repos: - repo: https://github.com/psf/black rev: 23.1.0 hooks: - id : black - repo: https://github.com/pycqa/flake8 rev: 6.0.0 hooks: - id : flake8单元测试与代码质量保障1为什么要写单元测试可以确保改动后仍然保持正确性提高代码质量提高代码的可维护性降低维护成本单元测试可以发现 Bug避免意外改动影响已有功能提高开发效率单元测试可以作为文档帮助团队理解代码。2使用 pytest 编写测试Pytest 是 Python 语言中最流行的测试框架之一它可以帮助我们自动化测试代码确保代码按照预期运行减少人工测试的工作量。1.测试用例规则文件名 必须以 test_ 开头或 _test.py 结尾。类名 必须以 Test 开头并且不能有init方法。函数/方法 必须以 test_ 开头。可通过 pytest.ini 自定义规则。2.安装 pytest pip install pytest3.创建 tests/test_retriever.pyimport pytest from my_project import create_retriever # 测试文档路径 TEST_PATH ./data_kb def test_retriever_contains_keyword (): test_query 为我介绍一下2008年北京奥运会 expected_keyword 奥运比赛 results create_retriever(TEST_PATH, test_query) top_content results[ 0 ].get_content() if results else assert expected_keyword in top_content, f检索结果中未找到关键词 {expected_keyword} def test_retriever_empty_query (): results create_retriever(TEST_PATH, ) assert isinstance (results, list ), 结果应该是列表类型4.运行测试提前准备好测试数据 ./data_kb export PYTHONPATH ${PWD} : $PYTHONPATH pytest --disable-warnings tests/test_retriever.py test session starts platform linux -- Python 3.10.9, pytest-8.3.3, pluggy-1.5.0 rootdir: /root plugins: anyio-4.4.0, hydra-core-1.3.2 collected 2 items tests/test_retriever.py .. [100%] 2 passed in 0.01s –disable-warnings 忽略警告日志只会打印错误日志3pytest中常用的标记扩展1.pytest 提供了 markers标记 机制可以用来分类测试、控制测试执行、参数化测试等。以下是一些常见的 pytest 标记及其用途。2.示例 tests/test_server.py# content of test_server.py import pytest pytest.mark.webtest def test_send_http (): pass # perform some webtest test for your app pytest.mark.device( serial 123 ) def test_something_quick (): pass pytest.mark.device( serial abc ) def test_another (): pass class TestClass : def test_method ( self ): pass3.然后您可以将测试运行限制为仅运行标有 的测试webtest pytest -v -m webtest test session starts platform linux -- Python 3.10.9, pytest-8.3.3, pluggy-1.5.0 -- /opt/miniconda3/envs/lazyllm/bin/python cachedir: .pytest_cache rootdir: /root/my-project plugins: anyio-4.4.0, hydra-core-1.3.2 collected 4 items / 3 deselected / 1 selected tests/test_server.py::test_send_http PASSED [100%] 1 passed, 3 deselected, 3 warnings in 0.01s 4.此外您可以限制测试运行仅运行与一个或多个标记关键字参数匹配的测试例如仅运行标有device和特定的测试serial“123” pytest -v -m device(serial123) test session starts platform linux -- Python 3.10.9, pytest-8.3.3, pluggy-1.5.0 -- /opt/miniconda3/envs/lazyllm/bin/python cachedir: .pytest_cache rootdir: /root/my-project plugins: anyio-4.4.0, hydra-core-1.3.2 collected 4 items / 3 deselected / 1 selected tests/test_server.py::test_something_quick PASSED [100%] 1 passed, 3 deselected, 3 warnings in 0.03s 5.更多信息可参考 markers*https://docs.pytest.org/en/stable/example/markers.html*4测试覆盖率在持续集成CI中测试覆盖率是衡量代码质量的重要指标。使用 pytest 结合 pytest-cov 插件可以生成详细的测试覆盖率报告帮助开发者分析哪些代码未被测试。执行测试添加覆盖率统计 export PYTHONPATH ${PWD} : $PYTHONPATH pytest --covmy_project --cov-append --cov-reporthtml测试完成后可以在 htmlcov 目录 查看HTML 报告。pytest --covmy-project 统计 my-project 目录下的代码覆盖率。–cov-append 确保多次运行时覆盖率不会被重置。–cov-reporthtml 生成可视化 HTML 报告帮助分析测试覆盖率。详细可参考 pytest-cov*https://pytest-cov.readthedocs.io/en/latest/*持续集成CI让测试自动化1为什么要CI1.传统项目开发测试会遇到下面的问题传统手动运行测试可能会忘记或执行不完整。多人协作时每个人的测试环境可能不同导致“在我电脑上能跑”的问题。如果代码合并后才手动测试可能要到后期才发现 Bug修复成本更高。代码变更较多时手动测试可能遗漏边界情况。不同开发者的代码风格不同可能导致代码风格混乱。2.使用GitHub Actions CI有下面的优点每次提交push或拉取请求pull request时自动运行测试避免问题进入主分支。开发者能在第一时间知道代码是否通过所有测试。代码测试在标准化的GitHub Runner环境运行不受开发者本地环境影响。可以并行运行多个测试加快反馈速度。使用 prettier、black、flake8、eslint 等工具自动检查代码格式保持代码风格一致。Github 提供免费的runner使用可以免费使用。2配置 CI添加 .github/workflows/test.yml name: Run Tests on: [push, pull_request] jobs : test : runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkoutv3 - name: Set up Python uses: actions/setup-pythonv3 with: python-version: 3.10 - name: Install dependencies run: pip install -r requirements.txt - name: Run tests run: | export PYTHONPATH ${PWD} : $PYTHONPATH pytest可实现每次提交pr或合入分支时进行测试代码文档管理用 MkDocs 搭建文档系统1为什么要用MkDocs1.在项目开发过程中文档管理常常遇到以下问题不同开发者可能使用Word、Markdown、PDF、Wiki等不同格式导致难以维护。许多文档存储在本地缺少版本控制难以追踪更改历史。需要手动更新编译过程繁琐。2.使用MkDocs 可以很好的解决这些问题使用 Markdown 编写简单易读统一格式降低学习成本。Git 版本控制文档与代码一起管理随代码更新而更新。结合 GitHub Actions 或 Read the Docs提交代码后自动生成最新文档无需手动更新。2使用 MkDocs 生成文档1.安装依赖包有关详细信息请参阅安装指南https://www.mkdocs.org/user-guide/installation/。 pip install mkdocs2.初始化 MkDocs mkdocs new my-project cd my-project3.创建文件目录如下有一个配置文件mkdocs.yml以及一个名为 docs 的文件夹其中包含您的文档源文件是docs_dir https://www.mkdocs.org/user-guide/configuration/#docs_dir配置设置的默认值。目前该 docs 文件夹仅包含一个名为index.md 的文档页面。my -project/ ├── docs │ └── index.md └── mkdocs.yml4.查看项目通过运行以下命令启动服务器mkdocs serve端口被占用时可以用 -a 指定端口 mkdocs serve -a 0.0.0.0:8008$ mkdocs serve INFO - Building documentation... INFO - Cleaning site directory INFO - Documentation built in 0.22 seconds INFO - [ 15 : 50 : 43 ] Watching paths for changes: docs , mkdocs.yml INFO - [ 15 : 50 : 43 ] Serving on http: //127.0.0.1:8000/在浏览器中打开http://127.0.0.1:8000/您将看到显示的默认主页详细配置参考https://www.mkdocs.org/3托管到 Read the Docs1.为什么选择Read the Docs在开发项目时良好的文档是不可或缺的。相比把文档散落在本地文件、Markdown 文件或 Wiki 页面上Read the Docs提供了一个高效的在线文档托管和自动构建平台特别适合开源项目和持续更新****的技术文档。托管到 Read the Docs 的几个核心优势自动构建推送代码到 GitHubRead the Docs 就会 自动构建并更新文档。版本管理支持多个文档版本可以让用户查看不同版本的文档比如 latest、stable、v1.0在线搜索 提供在线搜索功能可以快速查找内容。免费托管完全免费不需要额外购买服务器或域名。且自带https安全访问无需配置 SSL 证书。2.添加.readthedocs.yaml 文件配置说明**https://docs.readthedocs.com/platform/stable/config-file/v2.html。# .readthedocs.yaml # Read the Docs 配置文件 # 必需的版本字段 version: 2 # 设置构建环境 build: os: ubuntu-24.04 tools: python: 3.10 # MkDocs 需要 Python # 配置 MkDocs mkdocs: configuration: mkdocs.yml # 默认的 MkDocs 配置文件 # 可选指定 Python 依赖如果有 #python: # install: # - requirements: requirements.txt # 如果你有依赖文件3.注册 Read the Docshttps://about.readthedocs.com/?refapp.readthedocs.org 账号 选择github自动登录。4.在 Read the Docs 主页点击 导入一个项目Import a Project。5.选择需要托管的 GitHub 仓库点击 ➕ 继续。6.设置名称 默认仓库名默认分支 选主分支语言该项目的文档所呈现的语言7.点击下一页系统会开始自动构建文档。8.Read the Docs 会自动构建并托管文档。9.查看文档 https://.readthedocs.io/ 换成自己的项目名。制品1为什么要做制品在 Python 项目开发过程中除了编写代码我们通常还需要将项目打包成 可发布、可安装、可复现 的格式这些被称为 制品Artifacts。制品可以是 Python 包wheel、sdist、Docker 镜像、二进制文件、可执行程序。项目制作制品的核心意义便于发布与分发如果没有制品用户需要自己下载源码、安装依赖、配置环境过程繁琐且容易出错。确保环境一致性不同环境开发、测试、生产可能依赖不同版本的软件导致程序行为不一致。便于测试与回滚有对应的制品方便直接选用对应的版本的制品使用如果没有制品每次测试都需要重新搭建环境回滚版本困难。2whl包制品1.为什么要做whl包制品.whlWheel是一种 Python 包的二进制分发格式相比源码安装更高效广泛用于发布和部署 Python 项目。提高安装速度: 打成whl包可以直接通过 pip install my-project.whl 比源码安装更快。行业共识现在python制品通常都是做成whl包并上传官方pypi仓库方便更好的传播与使用。2.使用 setuptools 进行打包在 setup.py 中定义from setuptools import setup, find_packages setup( name my_project , version 0.1.0 , packagesfind_packages(), install_requires[ lazyllm , ], author Your Name , author_email youremail.com , description A simple RAG retriever package , long_description open ( README.md ).read(), long_description_content_type text/markdown , python_requires 3.6 , )生成 .whl 包 python setup.py bdist_wheel running bdist_wheel running build running build_py creating build creating build/lib creating build/lib/my_project .... adding my_project-0.1.0.dist-info/WHEEL adding my_project-0.1.0.dist-info/top_level.txt adding my_project-0.1.0.dist-info/RECORD removing build/bdist.linux-x86_64/wheel ls dist/ my_project-0.1.0-py3-none-any.whl3.注册pypi账号1️⃣访问 PyPI 官网https://pypi.org/创建账号并登录。2️⃣点击右上角 “Account settings”https://pypi.org/account/login/?next%2Fmanage%2Faccount%2F 进入设置页面。3️⃣在 “API tokens”API 令牌 部分点击 “Add API token”添加 API 令牌。4️⃣配置 Token名称Name例如 INDEX_PYPI_TOKEN作用范围ScopeEntire account整个账户允许管理所有 PyPI 项目不推荐Specific project指定项目建议选择你的项目名称更安全5️⃣点击 Create token创建令牌。6️⃣复制生成的 API Token仅显示一次注意不要泄露此令牌4.制作并推送whl包7️⃣本地添加 ~/.pypirc 文件[pypi] username __token__ password pypi-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxYjNjNS0xMDExNWMwMzhlNDMiXQAABiDpxiNjoqIT3SJDNrQPP-BJl_AhO7pHErgKvOnS4jzNrQ8️⃣安装工具及上传制品 pip install twine twine upload dist/*5.通过持续部署来发布应用通过集成github action实现自动化发布是github项目经常使用的一种方式不用人为手动构建可以在设定情况下构建包并上传到官方pypi仓库 比如 打tag。1️⃣进入你的 GitHub 仓库 。2️⃣点击 “Settings” → “Secrets and variables” → “Actions”。3️⃣在 “Secrets” 部分点击 “New repository secret”。4️⃣填写Name名称如 INDEX_PYPI_TOKENValue值粘贴你的 API Token5️⃣点击 “Add secret”。6️⃣仓库中添加.github/workflows/publish-to-pypi.yaml文件name: Publish to PyPI on: push: tags: - v* # 仅在创建 tag如 v1.0.0时触发 jobs : deploy: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout repository uses: actions/checkoutv3 - name: Setup Python uses: actions/setup-pythonv4 with: python-version: 3.x - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install build twine - name: Build package run: python -m build - name: Upload to PyPI env : INDEX_PYPI_TOKEN: ${{ secrets.INDEX_PYPI_TOKEN } } run: | twine upload --username __token__ --password $INDEX_PYPI_TOKEN dist/*每次打tag时会自动触发编译whl包并上传至官方仓库。6.使用1️⃣其他人可以通过pip来安装你的项目默认最新版本。 pip install my-project2️⃣也可以限制版本安装。 pip install my-project0.1.0 pip install my-project0.1.03镜像制品1.为什么要做Docker镜像Docker是一种开源的容器化平台用于自动化应用部署。它通过容器技术将应用程序及其依赖打包成一个轻量、可移植的单元能在不同环境中一致运行。使用Docker制作镜像制品有以下好处环境一致性避免“在我机器上能跑但在服务器上不行”的问题。保证在 开发、测试、生产 环境代码和依赖都一样。便于部署和扩展一次构建随处运行可以在 服务器、Kubernetes、云环境 运行。行业影响力Docker在业内使用广泛有自己的官网基于此有利于更好的传播与使用。2.注册 Docker Hub 账号访问Docker Hub 官网https://hub.docker.com/并注册一个账号。注册的账号名就是 命名空间Namespace。注册成功后登录你的 Docker Hub 账户。3.创建仓库Repository1️⃣点击右上角的 Create a repository (创建仓库)。https://login.docker.com/u/login/identifier?statehKFo2SBUYU1nRFFVaWZkRlhPTmJKT3dzM3hYT3cwWjJwLWIxOaFur3VuaXZlcnNhbC1sb2dpbqN0aWTZIEVIYWhYS1paMGw5OFpOTDBZX2JRci1wUmtxeFVNejh4o2NpZNkgbHZlOUdHbDhKdFNVcm5lUTFFVnVDMGxiakhkaTluYjk2️⃣填写仓库信息Repository Name仓库名称如 my-projectVisibility可见性Public公开任何人都可以拉取你的镜像Private私有只有你或授权用户可以访问3️⃣点击 Create创建。4.登录 Docker Hub在终端或命令行运行 docker login然后浏览器打开https://login.docker.com/activate并输入终端对应的code SPQK-WMDJ 。如果登录成功会显示Login Succeeded5.构建并推送镜像1️⃣编辑Dockerfile# 1. 选择基础镜像 FROM python:3.10 # 2. 设置环境变量 ENV PYTHONUNBUFFERED1 # 3. 创建应用文件夹 RUN mkdir /app # 4. 拷贝源码 COPY my_project /app/my_project COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt ENV PYTHONPATH /app: ${PYTHONPATH} # 5. 安装依赖 RUN pip install -r /tmp/requirements.txt \ rm -rf /tmp/requirements.txt # 6. 创建非 root 用户提升安全性 RUN useradd -m myuser USER myuser # 7. 设置默认启动命令 CMD [ /bin/bash ]2️⃣构建镜像 docker build -t username/my-project:0.1.0 .3️⃣发布镜像 docker push username/my-project:0.1.06.镜像使用1️⃣拉取镜像 docker pull username/my-project:0.1.02️⃣容器使用 docker run -it --name my-project username/my-project:0.1.0想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”