培训时长：2 天（15 课时）
课程介绍：
随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为了推动自然语言处理、图像识别等众
多领域创新的关键。然而，如何高效地在本地环境中部署这些大型模型，并根据
特定需求对其进行微调，成为了企业和研究机构面临的重要挑战。
本课程旨在为学员提供从理论到实践的全面指导，帮助学员掌握大模型的本地部
署与微调技巧，从而能够将先进的 AI 技术应用到实际场景中。
学员基础：
? 具备一定的 Python 编程经验
? 对机器学习或深度学习有基本了解
? 了解常见的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）
? 已熟悉大模型相关基本概念
? 对云计算有一定认识，了解虚拟化、容器化等概念
学后收获：
? 理解大模型的特点及其对硬件资源的需求
? 掌握多种大模型如 DeepSeek 的本地部署方法
? 学会使用不同的工具和框架对大模型进行微调
? 了解模型压缩技术，提高模型效率
鲁公网安备37061302000010号
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