📚 项目结构

huawei-hcia/

├── hcia/

│   ├── 教材/                    # 理论学习材料

│   │   ├── 1_大模型业务场景流程综述/

│   │   ├── 2_大模型应用的数据/

│   │   ├── 3_数据工程/

│   │   ├── 4_大模型算法架构/

│   │   ├── 5_AI Agent发展趋势/

│   │   ├── 6_昇腾大模型解决方案/

│   │   ├── 7_MindSpeed领域加速库/

│   │   ├── 8_华为智算中心解决方案/

│   │   ├── 9_行业模型选型/

│   │   ├── 10_DeepSpeed进阶/

│   │   ├── 11_MindFormers实战进阶/

│   │   ├── 12_大模型微调和安全治理/

│   │   ├── 13_提示工程原理/

│   │   └── 14_大模型压缩与部署/

│   └── 实验手册/                 # 实践操作指南

│       ├── 第3章_数据工程实验/

│       ├── 第9章_ChatGLM2-6B迁移实验/

│       ├── 第11章_基于MindFormers的大模型推理实验/

│       ├── 第12章_大模型微调实验/

│       ├── 第14章_大模型推理实验/

│       ├── 大语言模型综合实验/

│       ├── 多模态大模型实验/

│       └── 视觉大模型实验/

├── 微认证/

├── LICENSE

└── README.md

🎓 教材内容详解

📖 第1部分：基础理论（第1-4章）

| 章节 | 主题 | 核心内容 |

| ---- | ---- | ---- |

| 第1章 | 大模型业务场景流程综述 | AI应用发展现状、主流模型介绍、业务流程分析 |

| 第2章 | 大模型应用的数据 | 数据集区别、标注工具、深度学习数据类型 |

| 第3章 | 数据工程 | LLM训练数据、预处理、Tokenizer、微调数据构造 |

| 第4章 | 大模型算法架构 | Transformer、MoE结构、多模态架构设计 |

🚀 第2部分：技术框架（第5-8章）

| 章节 | 主题 | 核心内容 |

| ---- | ---- | ---- |

| 第5章 | AI Agent发展趋势 | Agent优势、模型协同技术发展趋势 |

| 第6章 | 昇腾大模型解决方案 | CANN、MindStudio、MindX、并行计算技术 |

| 第7章 | MindSpeed领域加速库 | 分布式训练、昇腾加速库应用 |

| 第8章 | 华为智算中心解决方案 | 基础设施、存储、网络、配电制冷体系 |

⚙️ 第3部分：实战进阶（第9-11章）

| 章节 | 主题 | 核心内容 |

| ---- | ---- | ---- |

| 第9章 | 行业模型选型 | 开源模型选型、PyTorch迁移、性能调优 |

| 第10章 | DeepSpeed进阶 | ZeRO优化器、推理特性优化 |

| 第11章 | MindFormers实战进阶 | 并行特性、调试调优、最佳实践 |

🔒 第4部分：高级应用（第12-14章）

| 章节 | 主题 | 核心内容 |

| ---- | ---- | ---- |

| 第12章 | 大模型微调和安全治理 | 微调方法、数据集构建、安全治理策略 |

| 第13章 | 提示工程原理 | 发展历史、相关研究前沿 |

| 第14章 | 大模型压缩与部署 | 压缩技术、部署框架、应用开发实践 |

🧪 实验手册详解

🔧 基础实验

• 第3章 数据工程实验 - 数据处理与工程实践

• 第9章 ChatGLM2-6B迁移实验 - 模型迁移实战

• 第11章 MindFormers大模型推理实验 - 框架应用实践

🎯 核心实验

• 第12章 大模型微调实验 - 微调技术实操

• 第14章 大模型推理实验 - 推理性能优化

🌟 综合实验

• 大语言模型综合实验 - 端到端LLM应用

• 多模态大模型实验 - LLaVA、Open-Sora-Plan实践

• 视觉大模型实验 - BEiT V2、Vision Transformer预训练

🛣️ 学习路径推荐

📈 推荐学习顺序

graph TD

    A[基础理论
第1-4章] --> B[技术框架
第5-8章]

    B --> C[实战进阶
第9-11章]

 C --> D[高级应用
第12-14章]

    A --> E[数据工程实验]

    B --> F[框架应用实验]

    C --> G[核心技术实验]

    D --> H[综合应用实验]

 style A fill:#e3f2fd

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📝 学习建议

| 阶段 | 重点内容 | 预计时长 | 实践要求 |

| ---- | ---- | ---- | ---- |

| 初级 | 大模型基础理论 | 2-3周 | 完成数据工程实验 |

| 中级 | 昇腾解决方案 | 3-4周 | 完成框架迁移实验 |

| 高级 | 微调与部署 | 2-3周 | 完成综合实验项目 |

🏆 项目特点与价值

✨ 核心优势

• 📚 内容完整性 - 从基础理论到高级实战的完整学习体系

• 🎯 技术栈聚焦 - 重点围绕华为昇腾AI生态和MindFormers框架

• 🔧 实践导向 - 理论教材与实验手册配套，注重动手能力培养

• 🏢 企业应用 - 针对企业级AI工程师培训需求设计

🎯 适用人群

• 企业AI工程师 - 系统化学习华为AI技术栈

• 技术架构师 - 了解大模型解决方案设计思路

• AI研究人员 - 掌握工程化实现方法

• 认证考生 - HCIA-AI认证考试备考资料

💡 使用建议

学习环境准备

• 华为云昇腾平台环境

• MindStudio开发工具

• 充足的GPU计算资源

学习策略

• 理论与实践相结合

• 按章节顺序循序渐进

• 重点掌握核心实验项目

成果检验

• 完成所有实验项目

• 参与HCIA-AI认证考试

• 构建个人AI技术能力体系

📞 项目信息

| 项目信息 | 详情 |

| ---- | ---- |

| 开源协议 | 查看LICENSE |

| 项目主页 | Gitee: zhaodecang/huawei-hcia |

| 更新频率 | 2025年更新 |

| 文档格式 | PDF教材 + 实验指南 |

💡 提示：本仓库为华为HCIA-AI认证的完整学习资料库，建议配合华为云昇腾AI平台进行实践操作，以获得最佳学习效果。