培訓時長：2 天（15 課時）
課程介紹：
隨著人工智能技術的飛速發展，大模型成為了推動自然語言處理、圖像識別等眾
多領域創新的關鍵。然而，如何高效地在本地環境中部署這些大型模型，并根據
特定需求對其進行微調，成為了企業和研究機構面臨的重要挑戰。
本課程旨在為學員提供從理論到實踐的全面指導，幫助學員掌握大模型的本地部
署與微調技巧，從而能夠將先進的 AI 技術應用到實際場景中。
學員基礎：
? 具備一定的 Python 編程經驗
? 對機器學習或深度學習有基本了解
? 了解常見的深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）
? 已熟悉大模型相關基本概念
? 對云計算有一定認識，了解虛擬化、容器化等概念
學后收獲：
? 理解大模型的特點及其對硬件資源的需求
? 掌握多種大模型如 DeepSeek 的本地部署方法
? 學會使用不同的工具和框架對大模型進行微調
? 了解模型壓縮技術，提高模型效率
魯公網安備37061302000010號
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