培訓時長:2 天(15 課時)
課程介紹:
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,大模型成為了推動自然語言處理、圖像識別等眾
多領(lǐng)域創(chuàng)新的關(guān)鍵。然而,如何高效地在本地環(huán)境中部署這些大型模型,并根據(jù)
特定需求對其進行微調(diào),成為了企業(yè)和研究機構(gòu)面臨的重要挑戰(zhàn)。
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(diào)技巧,從而能夠?qū)⑾冗M的 AI 技術(shù)應用到實際場景中。
學員基礎(chǔ):
? 具備一定的 Python 編程經(jīng)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(guān)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(diào)
? 了解模型壓縮技術(shù),提高模型效率