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通义千问AI大模型私有化部署
随着大数据时代的到来，AI大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，在实际应用中，许多企业面临着模型训练时间长、性能不稳定等挑战。此外，由于数据安全和隐私保护的需求，越来越多的企业开始考虑将AI大模型私…
随着大数据时代的到来，AI大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，在实际应用中，许多企业面临着模型训练时间长、性能不稳定等挑战。此外，由于数据安全和隐私保护的需求，越来越多的企业开始考虑将AI大模型私有化部署。为了解决这些行业问题，三节课邀请李晓华老师带来《通义千问大模型私有化部署》课程。本课程将围绕通义千问大模型的私有化部署展开，从理论到实践，为学员提供全面的指导和支持。通过学习本课程，学员将能够掌握私有化部署的关键技术，解决模型训练和应用中的痛点问题，提升企业智能化水平，实现业务价值的最大化
课程介绍
第一章 大模型（LLM）概述
- 1.1 大模型到底“大”在哪里？
- 1.2 大模型底层架构？
- 1.3 大模型如何选型
- 1.4 大模型的存储格式
- 1.5 大模型的上下游生态
第二章 通义千问技术选型
第三章 通义千问环境搭建
第四章 大模型基本应用
第五章 大模型产品化封装
课程总结
李晓华
夏威夷太平洋大学 AI硕士 副讲师