大模型微调与部署：原理、方法及最佳实践全解析

自从GPT上线后，大模型可谓是遍地开花。比如，因发布R1模型迅速走红的DeepSeek等众多大模型都需要海量文本和数据的进行深度训练，它们掌握了丰富的语义理解和生成能力，推动了各个领域的发展。但是，大模型的广泛应用并非易事，其在垂直任务或者场景下的高效、精准应用离不开精细的微调与部署。

微调使得大模型能够更精准地适应并执行特定任务，同时提高效率和个性化服务能力；而有效的部署策略，可以实现大模型应用的高并发处理能力，并尽可能降低大模型的应用成本，从而确保大模型技术能够稳定、高效地服务于实际业务需求。

网上大模型微调的资料非常多，但大多数资料只涉及如何调用成熟的依赖包，并没有讲清楚微调与部署的原理及方法。因此，深蓝学院开设了「大模型微调与部署」课程，带您深入理解大模型微调与部署的原理和方法，获得在不同应用场景中灵活运用大模型的能力。课程配有2个项目实践：

（实践1:大模型文本摘要生成技术）

（ 实践2: 大模型工具调用技术）

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课程导师

王全东

小米大模型团队高级算法工程师

中国科学院声学研究所博士、美国佐治亚理工学院访问学者、中国科学院认证高级工程师，长期从事大语言模型、多模态、语音识别等领域研究，曾获多项顶会竞赛冠亚军奖项，已发表顶会论文十余篇，拥有专利多项。深度参与了小米自研大模型从零到一的研发过程，荣获2024年度CCF计算机应用创新技术一等奖。近期和Daniel Povey等提出SUBLLM新架构，被量子位等科技媒体报道。

课程大纲

课程亮点

1. 全面覆盖大模型技术理论与实践：涵盖基本原理、历史脉络以及微调与部署的具体方法。

2. 聚焦实际应用场景：紧密结合论文研究和企业落地的实际需求，提供针对性的案例分析和项目实践。

3. 系统讲解大模型微调技术：深入探讨如何根据具体任务构造数据对大模型进行微调，提升模型的性能与适用性。

4. 深入了解大模型部署策略：讲解大模型在产品级别应用中的部署技术与策略，掌握大模型高并发处理能力的实现，降低成本。

5. 专家指导与互动学习：经验丰富的专家授课，提供互动交流机会，从而解决实际问题，提升学习效果。

课程收获

1.掌握大模型的核心理论与微调技术；

2.具备大模型部署的实际能力；

3.应用大模型解决实际问题的能力；

4.通过学习大模型微调与部署技能，提升职业竞争力。

适合人群

1.高校研究人员和学生

2.初创企业技术团队

3.大中型企业技术专家

4.AI开发者和数据科学家

5.对大模型感兴趣的职场人士

课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2.定期班会

助教1V1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

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