汇集实践性 AI 工程资源的精选导航
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📄 文章摘要
一个面向工程实践的资源合集，涵盖大语言模型、RAG、MLOps 与智能体应用的深度教程与示例。
项目概况
资源信息
🌐 网站：join.dailydoseofds.com
💻 GitHub：github.com/patchy631/ai-engineering-hub
✍️ 作者：patchy631
详细介绍
AI Engineering Hub 是由作者维护的开源资源合集，面向希望将大型模型能力落地到工程生产环境的开发者与研究者。该收集包含关于大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、MLOps、模型部署与智能体（agentic）应用的深度教程、实战示例与代码模板，有助于将概念性方法转化为可复现的工程实践。
主要特性
• 丰富教程：整合对 LLM、RAG 与多模态模型的分步教程与示例项目。
• 工程实践导向：关注可复现的代码、部署与评估流程，便于在真实系统中落地。
• 社区与扩展：以 MIT 许可开源，社区贡献者可补充新案例与工具。
• 主题广泛：覆盖数据管道、提示工程、模型微调与监控等工程环节。
使用场景
AI Engineering Hub 适合自学工程化 AI 的开发者、需要快速构建原型的产品团队，以及希望建立模型上线流程的 SRE/工程团队。通过参考示例与最佳实践，可加速从实验到生产的迭代周期。
技术特点
仓库以 Python 与 Jupyter Notebook 为主，包含模块化示例、实验数据和部署说明，强调与主流工具链（如容器化、CI/CD、监控）集成，并提供可直接运行的示例以便快速验证工程假设。
更多精彩内容
🌐 个人网站：jimmysong.io
🎥 Bilibili：space.bilibili.com/31004924
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