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架构师实战+大模型实战2.0

2C:《架构师实战+大模型实战2.0》

2C:《大模型应用开发实战》

2B：大模王：大模型训推部署+大模型应用开发

对整个互联网架构了如指掌
对华为整个IT架构了如指掌

互联网的整体技术架构，
大厂的整体技术架构，
大数据全栈，
大模型全栈，
大模型应用开发全栈(JAVA，JS，Python)
一站式全搞定，全栈+生产+实战！

《架构师实战+大模型实战2.0》

互联网全栈：DNS+GSLB+CDN+RDC+EDC，全球部署
IAAS：Spine-Leaf+Fat-Tree+路由器+防火墙+交换机+BGP+VXLAN+RDMA+InfiniBand+RoCE+SuperPOD
PAAS：OpenStack+Kubernetes+Slurm+KubeFlow+Volcano+S3+Ceph+Lustre
SAAS：JAVA+JS+Python+Nginx+关系库+向量库+图库+分库分表
IAM：SSO，SOA，OAuth，OIDC，SAML，AK/SK，API Key
大数据：HDFS+S3+Hive Metastore+YARN/K8s+Spark+Flink+Hudi+ODS，DWD，DWS，ADS
大模型：Megatron-LM+Ray+vLLM+DP TP PP EP CP+通信原语+源码（DeepSeek+QWen）
AI Infra：GPU，SRAM，HBM，FlashAttention，NVL72，SuperPOD，万卡集群，EDC，柴油发电机

《大模型应用开发实战》

大模型应用开发实战（大厂）Copilot

1、API设计
2、卡片设计（动态表单）
3、末端鉴权
4、联邦登录
5、对等连接
6、构建企业私有数据集
7、MOE智能体

大模型应用开发实战（开源）

负载均衡（Nginx+SSE）
API网关（APISIX+SSE）
Agent（Open WebUI，Dify，OpenClaw，ComfyUI）
推理引擎（vLLM+Ray）
IAM（KeyCloak+APIKey）
数据库+向量库（PostgreSQL+PGVector）
搜索引擎（Elasticsearch，OpenSearch，Tavily）
存储（S3，Ceph，Lustre）

大模型应用开发实战（量化）

沪市涨-huup.red-生产环境大模型量化产品
产品+UI+JAVA+JS+Python+SQL+Nginx+数字证书+RPA+S3+穿透+Docker+大模型+K线模型+防火墙+安全

大模型应用开发实战（医生智能体）

这是一个中医大模型的项目，基于JAVA，JS，Python实现的MOE智能体。
中医方面：
方证相应，见此证用此方，方和证之间做相似度计算。
技术方面：
基于大模型+Embedding模型+工作流+决策树+继承+知识图谱2.0+动态表单实现。

一、架构设计

1、互联网整体架构（DNS，GSLB，RDC，EDC，CDN）

2、IAAS层整体架构（Fat-Tree架构，Spine-Leaf架构）
企业实战：公网IP私有化

3、PASS层整体架构（OpenStack，k8s，KubeFlow）

4、SAAS层整体架构（四层负载，单臂旁挂，双臂旁挂，七层负载，灰度发布，IAM，SSO，SOA）

5、企业实战：全球部署

6、大模型访问全流程（路由器+防火墙+核心交换机+F5+Nginx+Lua+Redis+API网关+裸金属/VM/容器）

二、产品设计&UI设计

1、产品开发全流程

2、命名规范（产品名，域名，备案，文根，工程名）

3、产品设计（产品形态，三面隔离，租户隔离）

4、大模型量化产品设计

5、UI设计（主题色，ICON设计，线性图标，面性图标，切图）

6、私人订制版OpenClaw

三、数据库设计

1、关系数据库（事务，隔离级别，锁）

2、表结构设计（行表，列表，多租户设计）

3、向量数据库

4、图数据库（知识图谱）

5、时序数据库

6、分库分表

四、大数据全栈

1、存储层：HDFS/S3

2、元数据层：Hive Metastore

3、平台层：YARN/K8s

4、计算引擎层：
Flink：实时流计算
Spark：离线批处理

5、安全层：Kerberos，Ranger

6、数据湖，数据仓库
Iceberg，Hudi，ODS，DWD，DWS，ADS

7、企业实战：实时计算

五、客户端开发

1、前端开发上线全流程

2、小程序开发上线全流程

3、App端（原生开发+混合开发）

4、大屏（LED+拼接控制器+Pad+OpenClaw）

5、数字孪生（Unreal Engine+Three.js）

六、服务器端开发

1、开发规范（API规范，API鉴权，MVC，DAO，DTO，VO，SSE，Socket）

2、生产问题（JAVA）
2.1、JVM内存溢出
2.2、队列溢出
2.3、连接池泄露
2.4、线程安全问题
2.5、id问题
2.6、BigDecimal问题

3、RPA开发（Python）
3.1、浏览器自动化
3.2、桌面自动化
3.3、S3存储

七、大模型应用开发

1、API设计

2、卡片设计（动态表单）

3、末端鉴权

4、联邦登录

5、对等连接

6、构建企业私有数据集（大数据，数据湖）

7、MOE智能体

8、K线大模型

9、大模型部署

八、上线全流程

1、流水线打包（Java，JavaScript，Python，SQL）

2、穿透技术

3、Nginx（数字证书）

4、大模型量化产品整体部署架构

5、上线部署（Java，JavaScript，Python，SQL）

九、IAM

1、认证：SSO，SOA，OAuth，OIDC，SAML，AK/SK，API Key

2、鉴权：RBAC，ABAC，功能权限，数据权限

3、企业级IAM实战：免密登录，Kerberos，第三方登录，联邦登录

十、大模型量化

1、量化交易整体技术架构

2、量化交易（QMT，选股，择时）

3、大模型量化提示词（指令，K线）

4、大模型量化（趋势，波浪，缠论，量价，情绪，指标）

十一、大模型源码（Qwen3.X+DeepseekV4）

1、大模型可视化（GPT，Qwen，DeepSeek）

2、大模型参数（稠密，MOE）

3、大模型源码Qwen3.X（多模态，3D，视觉模型，文本模型，全注意力，线性注意力，卷积）

4、大模型源码DeepseekV4（CSA，HCA，残差，mHC）

5、大模型源码Qwen3.X VS DeepseekV4

十二、大模型全栈

1、大模型全栈（RDMA，InfiniBand，RoCE，Slurm，Kubernetes，Kubeflow，Volcano，Lustre，Megatron-LM，vLLM）

2、大模型通信原语&并行计算（AllReduce，ReduceScatter，AllGather，AlltoAll，DP TP PP EP CP）

3、大模型通信原语手推Ring-AllReduce

4、手推稠密大模型张量并行TP

5、手推MOE大模型专家并行EP

6、大模型训练Megatron-LM

7、大模型推理vLLM

8、AI-Infra基建（GPU，SRAM，HBM，FlashAttention，NVL72，SuperPOD，万卡集群，EDC，柴油发电机）