本书是大模型工程从业者、数据科学家与计算机相关专业学生系统掌握大模型系统构建的实战指南，原著作者黄连金结合一线AI标准化与落地实践展开全书讲解。本书借鉴传统软件工程设计模式思想，首次系统化梳理六大类别共29种大模型实用设计模式，从数据基础层切入，拆解数据清洗、数据增强、大规模数据集处理、版本管理、数据集标注等工程方案，完整覆盖训练流水线、超参数调优、正则化、检查点、微调、剪枝、量化等模型优化技术。全书穿插可复现的Python实操代码，剖析各类模式适用场景、权衡取舍与落地实践思路。