01
风电运维大模型概述
大模型在风电运维中的价值 · 课程目标与学习路径 · 必备工具与环境准备
入门全景
02
风电数据基础
SCADA数据解析 · 振动信号特征 · 气象数据融合 · 数据清洗实战
数据预处理
03
大模型选型策略
从GPT到LLaMA · 选择适合风电场景的基座模型 · 参数量与推理速度权衡
选型基座
04
Prompt工程入门
风电场景下的Prompt设计原则 · 零样本与少样本提示 · 结构化Prompt模板
Prompt基础
05
Prompt高级技巧
思维链（CoT）在故障诊断中的应用 · 角色扮演提示 · 对抗性Prompt测试
进阶CoT
06
检索增强生成（RAG）基础
RAG架构解析 · 向量数据库选型（Milvus/FAISS） · 文档切分策略
RAG检索
07
RAG实战：风电运维知识库
混合检索（稀疏+稠密） · 重排序优化 · 知识库构建全流程
实战知识库
08
微调基础理论
参数高效微调（PEFT） · LoRA原理 · QLoRA量化微调
微调LoRA
09
微调数据准备
风电故障案例标注 · 数据增强策略 · 指令数据格式（Alpaca/ShareGPT）
数据标注
10
LoRA微调实战
使用Hugging Face Trainer微调 · 超参数配置 · 模型保存与加载
实战Trainer
11
强化学习与人类反馈（RLHF）
RLHF在风电场景的适配 · 奖励模型设计 · PPO训练要点
RLHF对齐
12
模型评估体系
风电场景评测指标（F1/准确率/召回率） · 自动化评测Pipeline · 人工评估标准
评估指标
13
推理优化
vLLM部署 · KV Cache优化 · 连续批处理 · 模型量化（GPTQ/AWQ）
推理加速
14
模型压缩与蒸馏
知识蒸馏原理 · 风电小模型部署 · 剪枝与量化联合优化
压缩蒸馏
15
多模态大模型
风电图像（叶片裂纹）与文本联合分析 · CLIP模型应用 · 视觉问答（VQA）实战
多模态视觉
16
时序预测大模型
Time-LLM架构 · 风电功率预测 · 异常检测阈值自适应
时序预测
17
智能运维Agent
ReAct框架 · 工具调用（API/数据库） · 风电运维自动化决策
Agent自动化
18
故障诊断专家系统
基于大模型的故障树生成 · 根因分析（RCA） · 维修建议生成
诊断专家系统
19
备件管理优化
需求预测模型 · 库存优化Prompt · 供应链问答机器人
备件供应链
20
安全与合规
数据脱敏 · 模型安全对齐 · 风电行业法规合规检查
安全合规
21
模型持续学习
增量微调策略 · 灾难性遗忘缓解 · 风电数据分布漂移应对
持续学习增量
22
边缘部署实战
ONNX Runtime · TensorRT · Jetson平台适配 · 模型分片
边缘部署
23
监控与可观测性
模型性能监控（Prometheus+Grafana） · 日志分析 · 告警阈值设置
监控可观测
24
A/B测试框架
在线评估策略 · 流量分流 · 实验指标设计
实验评估
25
成本优化
Token消耗控制 · 缓存策略 · 混合云部署成本模型
成本优化
26
案例实战1：风机叶片结冰检测
从数据到部署全流程 · 叶片结冰检测实战
案例叶片
27
案例实战2：齿轮箱故障预测
多模态融合方案 · 齿轮箱故障预测实战
案例齿轮箱
28
案例实战3：智能巡检报告生成
RAG+Agent综合应用 · 智能巡检报告生成
案例巡检
29
前沿趋势
大模型Agent · 世界模型 · 数字孪生与AI融合
前沿趋势
30
课程总结与进阶路径
学习资源推荐 · 社区参与 · 认证考试准备
总结进阶