大模型实战专家—周红伟 法国科学院数据算法博士/前里人工智能专家/马上金融风控负责人
课程背景
FDE前沿部署工程师。FDE站在模型和业务的交界线上，做的事包括：把模型部署到异构硬件上、把推理延迟压到业务可接受的范围、在客户私有环境里搞定国产化适配、在半夜告警时第一时间定位是模型问题还是系统问题、在成本失控前把Token消耗降下来。
大模型全栈开发是要把模型能力封装成产品功能，再把产品功能交付给客户，最后持续运维下去的人。这个角色的能力要求横跨需求分析、前后端开发、系统集成、性能调优、运维监控、安全合规，少一环都会在交付现场出问题。
当前行业面临三个断层。第一个断层在需求和开发之间：业务方说不清要什么，开发团队按自己的理解做，上线后发现根本不是人家要的东西。第二个断层在模型和产品之间：实验室里效果好的模型，集成到系统里就出各种幺蛾子，输出不稳定、延迟不可控、成本算不清。第三个断层在交付和运维之间：项目验收完开发团队就撤了，运维团队搞不清楚AI系统的黑箱逻辑，出了故障只能重启了事。
本课程按照真实交付项目的推进节奏来组织：第一天聚焦“业务提炼”，从需求调研到方案设计到MVP开发；第二天聚焦“工程交付”，从性能优化到运维监控到复杂场景应对。两天全程以企业真实场景为驱动，每个模块都有可操作的模板和检查清单，目标是让学员带走一套能直接用于项目的交付方法论。
课程收益
1.掌握从业务访谈到BRD文档输出的完整需求提炼方法，能独立完成AI项目的可行性评估和功能范围锁定
2.建立FDE全栈能力框架的认知地图，明确前后端开发、API集成、系统架构的工程基线标准
3.学会MVP定义与裁剪原则，能在有限时间和资源下交付能让用户走通核心闭环的最小功能集
4.掌握性能剖析工具和优化路径，能定位并解决大模型应用中的延迟、吞吐、资源利用率瓶颈
5.搭建可观测性三支柱体系，能配置日志、指标监控、链路追踪和分级告警规则
6.理解AI交付的特殊挑战应对方法，包括非确定性输出管理、模型版本回滚、安全合规加固
培训时长:2天
课程大纲
第一天 FDE应用：企业业务需求提炼与方案设计
第一部分 业务调研与问题定义
1.1 业务调研方法
1.1.1 干系人访谈框架：业务方、技术方、管理层三视角的需求采集
1.1.2 业务流程拆解：用泳道图梳理“谁在什么时候做什么”的全链路
1.1.3 痛点量化方法：将“效率低、成本高”转化为可测量的基线指标
1.2 AI适用性判断
1.2.1 任务类型映射：分类、生成、检索、推理四类任务与业务场景的匹配
1.2.2 可行性评估矩阵：数据可得性、容错容忍度、ROI预期的三维打分
1.2.3 不做AI的决策边界：规则引擎更合适、数据量不足、合规不通过的判定标准
1.3 业务需求文档输出
1.3.1 BRD业务需求文档结构：背景、目标、范围、验收标准的编写模板
1.3.2 需求优先级排序：用MoSCoW法划分Must/Should/Could/Won't
1.3.3 案例：某零售企业智能选品需求的从访谈到文档的完整过程
第二部分 FDE全栈能力框架
2.1 FDE角色定义与技能矩阵
2.1.1 FDE与MLE、SDE的职责边界：模型能力封装、系统集成、交付运维
2.1.2 核心技能栈：Python/TypeScript、API设计、容器化、Prompt工程
2.1.3 能力自评表：从L1到L4的成长路径与关键项目经验对标
2.2 前后端开发基础
2.2.1 FastAPI后端骨架：路由、中间件、依赖注入的快速搭建
2.2.2 React/Vue前端骨架：状态管理、组件通信、与后端API的联调
2.2.3 全栈调试工作流：前后端断点联调、请求抓包、日志追踪
2.3 API集成与编排
2.3.1 RESTful API设计规范：资源命名、状态码、分页与错误格式的统一
2.3.2 第三方服务集成：大模型API、向量数据库、搜索引擎的多服务串联
2.3.3 异步任务编排：Celery任务队列与状态回调的完整实现
第三部分 场景提炼与MVP定义
3.1 从业务需求到功能拆解
3.1.1 用户故事地图：将BRD展开为用户任务→功能点→开发任务的层级
3.1.2 功能依赖分析：识别哪些功能可并行开发，哪些有先后依赖
3.1.3 裁剪原则：第一个版本只做能让用户走通核心闭环的最小功能集
3.2 MVP范围锁定
3.2.1 MVP画布：核心假设、验证指标、目标用户、功能范围的单页总览
3.2.2 时间盒规划：2周或4周内可交付的冲刺周期拆分
3.2.3 风险预案：模型不准的兜底规则、API超时的降级体验、数据缺失的补位策略
3.3 案例：智能客服MVP提炼
3.3.1 业务基线：当前人工客服的接起率、响应时长、满意度数据
3.3.2 MVP功能：FAQ自动应答、意图识别转人工、会话记录摘要
3.3.3 验收标准：自动应答覆盖率≥60%、转人工准确率≥85%
第四部分 方案设计与技术选型
4.1 系统架构设计
4.1.1 C4模型实践：系统上下文图、容器图、组件图、代码图的逐级绘制
4.1.2 非功能需求设计：响应时间、并发量、可用性的指标拆解与架构对策
4.1.3 安全架构前置：认证鉴权、数据加密、审计日志的初始设计
4.2 技术选型决策
4.2.1 模型层选型：云端API vs 私有化部署 vs 端侧推理的对比框架
4.2.2 中间件选型：向量数据库选型对比与消息队列的场景适配
4.2.3 前端框架选型：面向内部工具与面向C端用户的不同技术栈建议
4.3 方案评审与对齐
4.3.1 技术方案文档结构：需求概述、架构设计、接口定义、部署方案、风险评估
4.3.2 评审会组织：业务方确认功能、架构师确认技术、运维确认部署的三方会签
4.3.3 案例：某制造企业设备知识库方案从设计到评审的全记录
第五部分 开发交付与版本管理
5.1 工程化开发规范
5.1.1 项目结构约定：monorepo组织、模块划分、配置文件管理的团队规范
5.1.2 代码审查清单：错误处理、安全漏洞、性能隐患的检查项
5.1.3 Git工作流：分支策略、Commit Message规范、PR模板的配置
5.2 CI/CD流水线
5.2.1 GitHub Actions/GitLab CI：自动测试、代码扫描、镜像构建的流水线配置
5.2.2 环境管理：dev/staging/production三套环境的隔离与配置差异
5.2.3 数据库迁移：Alembic或Prisma的版本化迁移脚本实践
5.3 测试策略与自动化
5.3.1 测试金字塔：单元测试、集成测试、端到端测试的比例分配原则
5.3.2 AI输出测试：模型返回的结构化校验、语义相似度断言、幻觉检测
5.3.3 E2E测试实操：用Playwright覆盖核心用户路径的自动化脚本
第六部分 大模型前沿部署交付综合实战
6.1 项目启动沙盘
6.1.1 角色分配：每人认领FDE角色并基于给定业务场景输出需求分析文档
6.1.2 方案设计：完成从系统架构图到接口定义再到技术选型的完整方案
6.1.3 评审互评：小组交叉评审方案，模拟三方会签流程
6.2 开发冲刺模拟
6.2.1 MVP功能开发：基于FastAPI+React快速搭建智能问答系统的前后端骨架
6.2.2 CI流水线搭建：为项目配置自动测试与镜像构建的完整流水线
6.2.3 演示交付：向模拟业务方演示MVP功能并收集反馈
第二天 FDE前沿部署：性能优化、运维交付与复杂场景应对
第一部分 系统性能优化
1.1 后端性能剖析
1.1.1 性能指标定义：TP50/TP99延迟、QPS吞吐、资源利用率的监控埋点
1.1.2 瓶颈定位工具：py-spy火焰图、慢查询日志、内存profiling的实操
1.1.3 常见瓶颈模式：N+1查询、无界缓存、同步阻塞的识别与修复
1.2 大模型调用优化
1.2.1 缓存策略：精确匹配缓存、语义相似缓存、提示词前缀缓存的层级设计
1.2.2 并发与批处理：异步请求合并、动态批处理大小调整的实现
1.2.3 流式响应对用户体验的提升：首Token可见时间从3秒缩短到0.5秒的优化路径
1.3 前端性能与体验
1.3.1 首屏加载优化：代码分割、懒加载、CDN策略的落地配置
1.3.2 流式内容渲染：SSE接收与Markdown实时解析的前端实现
1.3.3 离线与弱网体验：Service Worker缓存策略与骨架屏的降级方案
第二部分 生产环境运维
2.1 可观测性三支柱
2.1.1 Logging：结构化日志规范、ELK/Loki日志收集与全文检索
2.1.2 Metrics：Prometheus指标暴露、业务指标与系统指标的分层面板
2.1.3 Tracing：OpenTelemetry全链路追踪、跨服务的调用链可视化
2.2 告警与值班响应
2.2.1 告警分级：P0紧急/P1重要/P2一般的分级标准与升级规则
2.2.2 告警收敛：告警聚合、静默窗口、根因告警的降噪配置
2.2.3 On-call手册编写：每个告警对应的排查步骤、回滚命令、联系人
2.3 故障应急与复盘
2.3.1 故障响应流程：发现→止损→定位→修复→验证的五阶段SOP
2.3.2 变更回滚策略：代码回滚、模型回滚、数据回滚的差异化处理
2.3.3 故障复盘报告：时间线、根因、改进项、责任人的标准化模板
第三部分 大模型交付的特殊挑战
3.1 AI功能的非确定性管理
3.1.1 输出质量波动监控：用校验规则+语义相似度做异常检测
3.1.2 兜底策略设计：模型失败时降级到规则引擎或人工的切换开关
3.1.3 A/B实验框架：特性开关与流量分流的工程实现
3.2 模型版本管理与回滚
3.2.1 模型注册中心：版本号命名规范、元数据管理、血缘追踪
3.2.2 模型回滚机制：热切换到上一版本、验证集回归测试的自动化
3.2.3 Prompt版本管理：将提示词纳入Git管理并绑定模型版本
3.3 成本管控与核算
3.3.1 Token消耗实时监控：按用户、按功能、按时段的用量统计面板
3.3.2 成本分摊模型：按业务部门或租户拆分大模型调用费用
3.3.3 优化闭环：基于用量数据优化Prompt长度、缓存命中、模型选型
第四部分 企业级安全与合规
4.1 应用安全加固
4.1.1 OWASP Top 10 for LLM：提示注入、数据泄露、过度代理等新型风险
4.1.2 输入输出安全网关：有害内容检测、敏感词过滤、越狱拦截
4.1.3 渗透测试：针对AI应用的对抗样本测试与自动化扫描
4.2 数据合规落地
4.2.1 用户数据隔离：多租户数据分库、行级安全、租户上下文注入
4.2.2 数据留存与清除：日志保留策略、用户数据删除的工程实现
4.2.3 跨境合规：数据驻留要求与模型部署地域的选择逻辑
4.3 安全审计与认证
4.3.1 操作审计日志：谁、何时、调了什么模型、输入输出的完整记录
4.3.2 权限最小化：基于RBAC的API权限、模型权限、数据权限三层控制
4.3.3 合规检查清单：等保、ISO27001、SOC2对AI系统的关键要求项
第五部分 复杂交付场景实战
5.1 私有化交付
5.1.1 环境适配：离线安装、国产化硬件适配、GPU/NPU异构部署
5.1.2 定制化开发：客户特有系统对接、单点登录集成、界面白标
5.1.3 验收测试：功能验收、性能验收、安全验收的checklist与执行
5.2 多租户SaaS交付
5.2.1 租户模型隔离：数据隔离、模型实例隔离、配额隔离的架构方案
5.2.2 租户自助配置：提示词模板、知识库上传、模型参数的租户级定制
5.2.3 计费系统集成：按调用量、按席位数、按增值功能的计费方案设计
5.3 混合云交付
5.3.1 数据面与控制面分离：敏感数据留在私有云、推理请求转发公有云的架构
5.3.2 跨云网络设计：专线、VPN、SD-WAN的时延与带宽评估
5.3.3 混合部署的监控统一：跨云采集指标、聚合面板、统一告警
第六部分 收官项目与课程总结
6.1 综合项目：端到端AI业务交付演练
6.1.1 项目背景：某金融机构智能合规审查系统的完整交付诉求
6.1.2 交付任务：从需求文档→方案设计→开发联调→性能压测→上线检查的全流程
6.1.3 交付评审：模拟客户验收会议，逐项确认交付物与验收标准
6.2 交付物清单与交付标准
6.2.1 交付物清单：代码仓库、部署脚本、运维手册、方案文档、测试报告
6.2.2 交付质量标准：功能完整度、性能达标、安全合规、文档齐全的四维判定
6.2.3 项目交接流程：知识转移培训、灰度过渡期、正式运维移交的时间节点
授课老师
周红伟 前阿里人工智能算法专家
常驻地：重庆
邀请老师授课：13439064501 陈助理
