培訓(xùn)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(jìn)行微調(diào),成為了企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)面臨的重要挑戰(zhàn)。
本課程旨在為學(xué)員提供從理論到實(shí)踐的全面指導(dǎo),幫助學(xué)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(jìn)的 AI 技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際場景中。
學(xué)員基礎(chǔ):
? 具備一定的 Python 編程經(jīng)驗(yàn)
? 對機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)有基本了解
? 了解常見的深度學(xué)習(xí)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(rèn)識,了解虛擬化、容器化等概念
學(xué)后收獲:
? 理解大模型的特點(diǎn)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(xué)會使用不同的工具和框架對大模型進(jìn)行微調(diào)
? 了解模型壓縮技術(shù),提高模型效率