一、项目简介

大模型开发工程师旨在精准评估和考核在大模型开发领域具备专业技能与实践经验的人才，聚焦于大模型架构设计、算法研发、模型训练与优化、部署及创新应用等核心能力，全面覆盖从基础理论到前沿技术实践的各个层面，有力推动人工智能技术在各行业的深度应用与创新发展。

证书分为初级、中级、高级三个等级，为不同阶段的从业者提供科学、系统的能力评价体系。

二、能力标准

1、大模型开发工程师(初级)

了解大模型的基本概念、发展脉络和主流架构，熟悉常见的深度学习框架的基础操作。

能够运用框架完成简单模型的搭建与训练，掌握基本的数据处理技能，确保数据能够适配模型训练需求。

具备一定的编程基础，编写模型训练和数据处理的基础脚本，能够完成小型模型开发项目中的简单模块任务。

2、大模型开发工程师(中级)

熟练掌握深度学习框架的核心功能和高级特性，能够独立设计和开发中等复杂度的模型架构。

深入理解模型训练的原理和优化策略，能够运用多种技术手段有效提升模型性能。具备较强的数据处理和分析能力，可进行复杂数据的预处理、特征工程和数据分析，为模型开发提供高质量的数据支持。

3、大模型开发工程师(高级)

精通大模型开发的全流程技术，包括先进架构设计、高效训练算法研发和精准的模型微调技巧。

熟练运用多种深度学习框架和工具，深入了解微调工具等专业开发平台的高级功能，能够根据不同的应用场景和硬件环境进行高效的模型开发和优化。

在大规模模型开发项目中，能够发挥核心技术引领作用，带领团队攻克技术难题。具备深厚的数学和算法基础，能够对模型性能进行深入分析和优化，提出创新性的解决方案。

三、课程内容

阶段	课程	知识模块
基础知识	大模型与AIGC概述	1. 大模型是什么 2. 大模型的前世今生 3. 大模型爆火的原因 4. 大模型原理介绍 5. AIGC简介
基础知识	PyTorch框架基础实践	1. PyTorch简介 2. 张量操作 3. 构建一个线性模型 4. 识别手写数字
基础知识	LangChain 与大模型应用开发‑LangChain实战	1. LangChain介绍与安装 2. LangChain快速使用 3. 模型IO过程解析 4. RAG实践:开发一个课程助教机器人 5. 代理(Agents)
基础知识	基于LangChain的本地大模型调用	1. HuggingFacePipeline 2. 自定义LLM 3. 函数式链的使用 4. 基于Embedding的文本相似度计算 5. 在线大模型使用 6. 情感分析应用实战 7. 命名实体识别实现
基础知识	RAG实战‑论文阅读助手	1. 背景与目标 2. 模型准备 3. 文档读取和预处理 4. 向量存储 5. 构建阅读问答链 6. RAG增强技术 7. 阅读机器人界面开发
基础知识	Agent实战‑在线教育课程订单智能助手	1. 背景与目标 2. 模型准备 3. 创建表格智能体 4. Agent创建和使用
基础知识	基于LangChain的人事面试助手开发	1. 目标分析 2. RAG技术流程 3. LangChain加载本地大模型 4. 文档读取和分割实现 5. 构建RetrievalQA问答链 6. Gradio框架
大模型部署与微调	大模型开源平台介绍及使用	1. LLM大模型基础认知 2. 大模型部署与应用技术概述 3. HuggingFace开源AI社区
大模型部署与微调	PyTorch大模型原理与应用	1.基础模型简介 2.万模基座Transformer 3.生成式预训练模型GPT 4.双向编码模型BERT 5.Transformer应用
大模型部署与微调	大模型微调原理与实现	1.大模型微调的概念 2.大模型微调方法 3.全量微调FFT 4.参数高效微调PEFT 5.如何降低大模型显存占用 6.modelscope平台 7.LLaMA‑Factory界面微调工具
大模型部署与微调	基于大模型的金融问句语义相似度计算	案例背景及挖掘目标、语义文本相似度、预处理、加载预训练模型、定义损失函数、模型训练、模型预测、模型评估
大模型部署与微调	基于通义千问(Qwen)的创意广告生成	背景与目标、千问大模型、数据准备、模型微调和验证
大模型部署与微调	基于BERT模型的中医问答系统	案例背景与挖掘流程、数据加载、数据探索:三元组数据长度分布情况、预训练模型介绍、模型加载、加载本地checkpoint文件并进行预测
大模型部署与微调	部署自己的Qwen2大模型	背景与目标、Qwen2大模型部署、Qwen2大模型量化、其他大模型部署示例
大模型部署与微调	Qwen2大模型部署与电商客服模型微调	环境准备、数据格式转化、执行微调脚本、微调后的模型使用效果分析、web界面部署、swift模型推理、swift界面化微调训练
大模型部署与微调	基于Ollama和Dify的本地大模型的部署和应用开发	Ollama介绍与安装、通过openai调用ollama本地大模型、Ollama部署和使用Embedding模型、通过ModelFile部署本地大模型、LM Studio介绍与安装、LM Studio使用、Dify平台介绍与安装、基于Dify的RAG实现流程、创建通用聊天机器人
职业技术考核	大模型开发工程师(高级)职业技术考试

四、报考条件

五、考试方式

考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。

考试题型：

• 初级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。
• 中级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。
• 高级：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。

六、成绩评分

考试最终成绩满分为100分，成绩80‑100分为优秀；成绩60‑79分为合格；成绩60分以下为不合格。

七、证书颁发

学员经考核合格，由工业和信息化部教育与考试中心颁发大模型开发工程师职业技术证书，证书可登录国家工信部教育与考试中心官网查询。