1 Transformers 术语全景与工作原理
2 环境搭建与第一个 Pipeline 应用
3 Tokenizer 入门与文本预处理实战
4 模型加载、配置文件与权重管理
5 文本分类实战：客服工单自动分派
6 命名实体识别实战：合同关键信息抽取
7 问答任务实战：搭建 FAQ 智能助手
8 文本生成入门：从提示词到可控输出
9 Embedding 实战：语义搜索与相似问匹配
10 Datasets 入门：数据加载、清洗与切分
11 Trainer 入门：标准训练流程跑通
12 模型评估与错误分析
13 模型保存、导出与本地推理封装
14 FastAPI 部署入门：把模型变成 HTTP 服务
15 新手常见故障排查与调试技巧
16 【基础篇综合实战】企业客服文本智能分派系统
17 微调策略进阶：全量微调、冻结与差分学习率
18 PEFT 与 LoRA 实战：低成本微调大模型
19 长文本处理：滑窗、摘要与层级建模
20 生成控制进阶：Beam Search、约束解码与结构化输出
21 RAG 入门：知识库问答系统
22 推理性能优化：批处理、量化与设备映射
23 分布式训练入门：Accelerate 与多卡训练
24 DeepSpeed 与 ZeRO：训练大模型的内存魔法
25 模型服务化进阶：异步队列、批量合并与限流
26 可观测性实战：训练与推理全链路监控
27 模型版本管理与灰度发布
28 多模态 Transformers 入门：图文检索与图片分类
29 Agent 与工具调用入门
30 安全、合规与内容风控
31 【中级篇综合实战】企业知识库问答与模型服务平台
32 源码目录与 AutoClass 机制剖析
33 PreTrainedModel 与权重加载源码
34 Tokenizer Fast 内核与特殊符号处理
35 Attention 与模型前向传播源码链路
36 Generation 源码：从 generate 到下一个
37 Trainer、Callback 与训练循环源码
38 自定义模型与任务头开发
39 极端推理优化：KV Cache、量化、并发与压测
40 从零构建生产级 Transformers AI 平台
