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标签： 生产环境部署

  • 深入学习：使用大语言模型构建生产就绪应用的Coursera课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/building-production-ready-apps-with-large-language-models

    随着人工智能（AI）技术的迅速发展，掌握大语言模型（LLMs）的实际应用变得尤为重要。最近我参加了一门在Coursera上开设的课程——《Building Production-Ready Apps with Large Language Models》，这门课程为我提供了宝贵的实战经验。课程内容覆盖了从基础的提示工程，到构建FAQ聊天机器人，再到生产环境中的部署、监控与安全措施，非常实用。本课程通过实操演示，教会学员如何利用HuggingFace、Python和Gradio等工具开发稳定可靠的对话式AI应用。无论你是AI开发新手，还是希望提升实际应用能力的开发者，这门课程都值得一试。强烈推荐给对人工智能感兴趣的朋友们，让我们一同迎接AI的未来！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/building-production-ready-apps-with-large-language-models

  • 全面提升Python开发技能：Udemy课程《Taking Python to Production》评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/setting-up-the-linux-terminal-for-software-development/

    随着数据科学和人工智能的快速发展，越来越多的开发者希望将自己的Python代码转化为高效、可维护、可发布的生产环境软件。然而，许多初学者在从“写代码”到“构建软件”的转变过程中常常缺乏系统的指导。为此，我强烈推荐Udemy上的《Taking Python to Production: A Professional Onboarding Guide》课程。这门课程专为希望提升软件工程能力的Python开发者设计，内容涵盖从搭建专业开发环境、使用版本控制工具，到高效进行团队协作、代码质量控制及软件发布的全流程，是学习实战技能的绝佳选择。课程之所以值得推荐，原因有以下几点：1. 实用性强：课程内容紧扣实际工作需求，注重工程实践和工具应用，包括VS Code、Git、GitHub、CI/CD等核心技能。2. 结构清晰：课程环环相扣，从基础环境搭建到软件发布，层层递进，帮助学习者逐步建立完整的开发流程。3. 非纯编码：课程强调工程实践中的非编码技能，如代码管理、测试、文档和版本控制，提升整体开发素养。4. 适用范围广：无论是开源项目还是企业内部开发，都能从中获益，帮助你在团队中更自信地贡献代码。5. 专业讲师：由经验丰富的MLOps工程师授课，讲解细致，实例丰富，学习效果显著。无论你是数据分析师、机器学习工程师还是热衷于软件开发的初学者，这门课程都能为你的职业发展提供坚实的技术支撑。建议在报名学习前，先观看预览讲座，确认课程内容是否符合你的学习目标。加入课程，开启你的专业软件工程之旅吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/setting-up-the-linux-terminal-for-software-development/