培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)：2 天（15 課時(shí)）
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(dòng)自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)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(duì)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(chǎng)景中。
學(xué)員基礎(chǔ)：
? 具備一定的 Python 編程經(jīng)驗(yàn)
? 對(duì)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(duì)云計(jì)算有一定認(rèn)識(shí)，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(duì)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(huì)使用不同的工具和框架對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)
? 了解模型壓縮技術(shù)，提高模型效率
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