AI 工程师 MLOps 实战：大模型与 Agentic AI 生产级部署

从 GenAI 到 Agentic AI：在 AWS / Azure / GCP / Vercel 上规模化部署企业级 AI 应用

学习内容：

• 将 LLM 与 AI Agent 应用部署到真实生产环境（Vercel、AWS、Azure、GCP）
• 使用 Next.js、FastAPI、React 构建全栈 AI SaaS 应用
• 构建 RAG 系统、Multi-Agent 架构与 Agentic Loop
• 集成 OpenAI GPT-5、Claude 4、AWS Bedrock、SageMaker 与开源模型
• 使用 Terraform 实现基础设施即代码（IaC）
• 通过 GitHub Actions 构建自动化 CI/CD 流水线
• 实现 AI 系统的可观测性、监控、安全防护与成本控制
• 部署 MCP Server、安全 Agent、研究型 Agent 与企业级多 Agent 系统

本课程包括：

• 18.5 小时高清点播视频
• 4 个完整周项目 + Capstone 项目
• 122 节课程讲解（涵盖从入门到生产级部署）
• 完整生命周期访问权限
• 移动端与电视端支持
• 结课证书

价格：69.90$

教程评分：⭐ 4.7 / 5（24,949+ 学员）

教程语言：英语

教程字幕：中英字幕

课程要求：

• 有 Python 或基础编程经验更佳（非强制）
• 对大模型、AI 应用或云部署感兴趣
• 可接受少量 API / 云服务费用（几美元级别，可控）
• 新手需具备耐心，课程附带基础自学实验内容

课程描述：

本课程是一门专注于“将 AI 真正部署到生产环境”的实战课程，涵盖 RAG、Agentic AI、MCP、多 Agent 系统以及企业级 GenAI 架构设计。

学员将在 4 周内完成 4 个真实可上线的 AI 产品，从 Vercel 上线 SaaS，到 AWS Bedrock、Lambda、SageMaker、Aurora Serverless 的大规模 Agent 系统部署，完整掌握企业级 AI 工程能力。

课程重点不只是模型调用，而是覆盖安全、监控、可观测性、CI/CD、成本治理与架构选型，帮助你成长为真正的 AI Engineer / AI Platform Engineer。

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