课程介绍：
随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为了推动自然语言处理、图像识别等众多领域创新的关键。然而，如何高效地在本地环境中部署这些大型模型，并根据特定需求对其进行微调，成为了企业和研究机构面临的重要挑战。
本课程旨在为学员提供从理论到实践的全面指导，帮助学员掌握大模型的本地部署与微调技巧，从而能够将最先进的AI技术应用到实际场景中。
学员基础：
·具备一定的Python编程经验
·对机器学习或深度学习有基本了解
·了解常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）
·已熟悉大模型相关基本概念
·对云计算有一定认识，了解虚拟化、容器化等概念
学后收获：
·理解大模型的特点及其对硬件资源的需求
·掌握多种大模型如DeepSeek的本地部署方法
·学会使用不同的工具和框架对大模型进行微调
·了解模型压缩技术，提高模型效率
·理解大模型的安全治理重要性及其实现方法
·能够独立完成大模型的部署与微调项目
课后赠送拓展课程（录播）
·《Linux快速入门》
·《Docker快速入门》
·《基于ComfyUI本地部署DeepSeek开源多模态模型Janus-Pro》
学前基础
01、具备一定的Python编程经验
02、对机器学习或深度学习有基本了解
03、了解常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch)
04、已熟悉大模型相关基本概念
05、对云计算有一定认识，了解虚拟化、容器化等概念
