企业智能化转型的关键基石：大模型本地化部署实战
当人工智能逐渐成为企业核心生产力，深度求索DeepSeek等大模型正推动各领域的技术革新。本地环境高效部署这些前沿技术，已成为企业实现数据安全与技术自主的关键路径。上海东方瑞通推出的AI大模型部署与调优课程，正是为满足这一市场需求而设计。
深度求索AI实战培训核心框架
课程核心模块
2天沉浸式训练包含15个深度课时，通过渐进式实验掌握三大核心能力：大模型容器化部署、参数高效微调、生产环境优化。课程特别融入企业级安全治理方案设计，确保技术落地合规性。
技术适配范围
教学案例以深度求索DeepSeek模型为实训对象，覆盖开源大模型部署全流程。学员同步掌握的技术框架可拓展应用于LLaMA、百川等主流大模型。
解锁大模型落地的技术路径
本课程引导学员掌握从硬件配置到模型调优的全栈能力：
- 算力资源配置黄金法则
- 容器化部署技术精解
- 模型微调参数调优
- 注意力机制优化技巧
- 低秩适配器实战应用
- 知识蒸馏增强方案
- 模型量化压缩技术
- 推理延迟优化方案
技术人才的能力锻造计划
本课程针对已完成AI入门学习的技术人员，建议学员具备以下技术素养：
| 必备基础 | 能力要求 |
|---|---|
| 编程基础 | Python开发实战经验 |
| 框架应用 | TensorFlow/PyTorch基础开发 |
| 理论认知 | 深度学习核心概念理解 |
| 基础设施 | 虚拟化与容器概念认知 |
九大技术能力的系统构建
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资源需求精确评估
掌握大模型部署所需的GPU显存计算方法，学习内存优化方案与分布式训练资源配置技巧。
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环境容器化部署
实现Docker环境下模型服务的高可用部署，配置负载均衡与自动扩展方案。
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模型高效微调
应用LoRA等参数高效微调技术，在有限算力下完成领域适配。
拓展技术资源补充
学员将获得三大拓展学习资源，助力技术生态构建：
Linux系统管理精要
掌握服务器环境配置、权限管理、性能监控等核心运维技能。
Docker容器化部署
学习镜像构建、容器编排、服务部署全流程实战。
多模态模型实战
通过ComfyUI实现深度求索Janus-Pro多模态模型部署。
