AIML System Design
s09g
Ex-Meta, Ex-Google TL
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AI 系统设计与架构决策
面向工程师、技术型 PM 和 AI Builder 的 AI 系统设计课程。用真实 AI 产品案例，为你建立一套可迁移的架构心智模型：如何澄清需求、定义 LLM 目标、划分系统边界、设计 RAG / Agent / 多模态 / 推理架构，并在延迟、成本、质量、安全和可观测性之间做取舍。
What you’ll learn
学会用一套可复用框架，拆解真实 GenAI 产品从需求、架构到评测和上线的关键决策。
学会从用户体验、业务目标、系统边界、模型能力、数据流、评测、成本、延迟和安全等维度拆解 AI 产品问题
判断什么时候该用 workflow，什么时候该用 agent，以及如何设计 tool calling、memory、state management、human-in-the-loop、fallback 和 escalation
学会定义 AI 产品的成功指标，构建 eval dataset，结合 human rating、LLM judge、online metrics 和用户反馈持续迭代系统
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s09g
Staff engineer, PyTorch/ExecuTorch Committer, Google Kubernetes Contributor
Who this course is for
正在准备 AI / LLM 系统设计面试，想把 RAG、Agent、Eval、多模态讲清楚的后端 / 全栈工程师
正在做 AI 产品或创业项目，已有 demo / prototype，但不知道如何推进到 production 的 AI Builder
正在公司内部推动 AI 项目，需要评审架构方案、控制成本质量风险的 Tech Lead / Technical PM
Prerequisites
软件开发经验
有后端、全栈或产品技术背景，理解 API、数据库、异步任务和基础系统设计概念。
系统设计知识
不要求机器学习研究背景，但需要愿意从目标、数据、评测和工程取舍角度分析 AI 系统。
LLM 使用经验
适合已经接触过 ChatGPT / Claude / Cursor，并希望系统掌握 AI 架构方法的人。
What's included
Live sessions
Learn directly from s09g in a real-time, interactive format.
Self-paced Learning
这是一门 self-paced 课程。你可以按自己的节奏学习录播内容、查看案例材料和完成架构练习。
课程回放与资料
可反复查看课程录像、课件、架构图和案例拆解。
AI 系统案例
围绕 Chat with Docs、客服 Agent、代码助手、多模态推理和 NotebookLM 等案例拆解。
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Course syllabus
Week 1
Inference Basic｜LLM 推理基础
Chat with Docs｜文档问答与 RAG
Customer Support AI｜客服 Agent
Week 2
Multi-modal Inference｜多模态推理
Movie Generation｜视频生成
Schedule
Live sessions
1 hr / week
Projects
1 hr / week
Async content
2 hrs / week
Frequently asked questions
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