大模型本地部署实战班

以下是关于大模型本地部署实战班的综合信息整理，结合课程内容、技术要点及部署方案，供参考：

一、推荐实战班课程

搜狐大模型本地部署训练和应用实践班

时间地点：2025年4月18-20日（昆明线下+线上直播）

内容：

主流大模型（GPT-4、Claude、DeepSeek等）技术对比与商业集成

本地部署环境搭建（硬件要求、CUDA配置、显存优化）

多模态应用开发（如Coze插件市场、DeepSeek与Coze的API集成）

特色：理论+实战结合，覆盖模型选择、部署流程及行业应用案例。

智能体生成式AI与问答多模态大模型应用实战班

时间地点：2025年5月23-25日（北京线下+线上直播）

内容：

生成式AI智能体技术原理（Agent模式、强化学习）

多模态技术实战（图像与文本融合、角色扮演场景）

OpenAI/API调用及本地部署方案（HuggingFace、ChatGLM）

特色：结合复杂问题解决案例，如自动生成报告、代码缺陷检测等。

AI大模型原理和应用开发实战班

时间地点：2024年8月9-12日（北京线下+线上直播）

内容：

Transformer结构、GPT/LLaMA模型解析

HuggingFace工具库实战（模型训练、LoRA微调）

LangChain框架应用（知识库外挂、语音识别项目）

特色：全栈知识覆盖，提供线上回放及课后答疑。

二、本地部署技术要点

硬件与环境配置

显存要求：7B模型需8GB显存（如RTX3060），14B模型需16GB（如RTX3090）

软件依赖：CUDA12.1、cuDNN8.9、FlashAttention-2加速库

开源工具：Ollama支持一键部署Gemma、Llama2等模型，支持终端/网页调用

低成本部署方案

轻量化模型：360 Light-R1系列（14B模型性能接近DeepSeek 67B，仅需千元级显卡）

云资源利用：阿里云PAI平台提供免费GPU试用，可部署ChatGLM等模型

本地化工具：LabVIEW通过RESTful API调用本地大模型，适合工业场景开发

部署流程示例

步骤：模型下载→环境配置→API封装→权限控制→应用集成

案例：Coze平台调用DeepSeek数学引擎生成可视化报告，支持定时触发和API联动

三、学习资源推荐

技术文档：HuggingFace模型库、Google Gemma技术文档

实战项目：LangChain知识库外挂、Stable Diffusion文生图应用

免费资料：200本大模型PDF、100套商业化方案（CSDN/51CTO平台）

如需报名或获取完整课程信息，可访问对应来源链接。