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EdgeAI for Beginners

微软 8 模块 Edge AI 通识课：从 SLM 到端侧 Agent 部署

Microsoft· 1,652 stars

微软官方 Edge AI 入门课（8 模块 + Workshop），覆盖 SLM 选型、端侧部署、跨平台优化（Llama.cpp / Olive / OpenVINO / MLX）、SLMOps 生产化与端侧 Agent / MCP 集成。50+ 语言翻译，MIT 开源，适合想把 AI 跑在手机、PC、IoT 等端侧设备的开发者。

语言说明：英文主轨；官方提供 50+ 语言翻译（含 zh-CN），可切换。

为什么收录 · 补全书架「端侧 AI」空白：现有入门课集中在云端 LLM / Agent，这门课把 AI 拉到设备端，覆盖隐私、离线、低延迟场景，与微软其他 For Beginners 系列形成完整学习路径。

Edge AISLM端侧推理模型优化SLMOpsAgentMCPFoundry Local

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这本书强在哪

微软官方 For Beginners 系列最新成员，与 AI / ML / Data Science / Generative AI 入门课同体系
8 模块 + Workshop + Agentic Podcast Studio，从基础到专家级递进
覆盖 SLM 全链路：选型 → 部署 → 优化 → 生产化 → Agent 集成
50+ 语言翻译（含 zh-CN），MIT 开源，社区活跃

建议怎么学

01Module 0-2 先打基础：理解 Edge AI 场景与 SLM 家族
02Module 3-4 必须动手：本地部署 + 至少跑通一种优化工具
03Module 5 SLMOps 是生产化关键，配合 Foundry Local 实操
04Module 6-8 进入 Agent 与跨平台实战，选 1-2 个 sample 深做
05学完后接 ai-agents-for-beginners 或 ed-donner-agents 深入 Agent 框架

适合谁 / 前置

Python 基础与命令行操作
了解机器学习基本概念（可先修 AI For Beginners）
有一台可运行 ONNX / OpenVINO / MLX 的电脑（Windows / Mac / Linux 均可）

学完得到什么

理解 Edge AI 与云端 AI 的差异：隐私、延迟、成本、离线能力
掌握 SLM（Phi、Qwen、Gemma、BitNET）的选型与端侧部署
能使用 Llama.cpp / Olive / OpenVINO / MLX 做跨平台模型优化
具备 SLMOps 生产化能力：蒸馏、微调、部署与监控
能构建端侧 Agent 与 MCP 工具调用应用

EdgeAI 概览与行业应用EdgeAI 基础：云 vs 端对比SLM 模型家族（Phi / Qwen / Gemma / BitNET / μModel）SLM 部署实践（本地 + 云端）模型优化工具箱（Llama.cpp / Olive / OpenVINO / MLX）SLMOps 生产化（蒸馏 / 微调 / 部署）AI Agent 与 Function Calling / MCPFoundry Local Toolkit 与跨平台实战