为积极响应国家关于加快教育数字化转型、推动人工智能与教育深度融合的政策号召，提升我校人工智能专业集群教师在AI大模型工具使用、本地化部署、云端应用及基于大模型的智能体开发等方面的能力，人工智能产业学院近日成功举办了“AI 大模型本地化部署及应用项目技术研修班”，围绕AI大模型开发应用体系化赋能，内容涵盖工具运用、部署实践与场景开发三大维度，为参训人员带来前沿技术盛宴。
教学副院长吴侨在培训前向各位老师强调了人工智能技术对教育变革的深远影响及大模型在教育领域的巨大应用潜力。并阐明此次培训的重要意义。她指出：本地化部署大模型能够让学校更好地根据自身需求进行定制化开发，提升教学质量和管理效率。此次培训希望能够培养一批掌握先进技术的师资队伍，引领教育智能化的新潮流。
王晟老师系统解析主流AI大模型开发工具，重点对比TensorFlow、PyTorch等框架的架构特性与应用场景。通过拆解大模型全生命周期管理，深入讲解模型训练中的参数优化技巧、微调策略的行业适配方案，以及模型评估的量化指标体系，助力开发者构建科学规范的开发流程。针对企业级应用需求，课程创新性提出"本地+云端"协同部署方案。在本地化部署环节，详细演示了环境配置、模型格式转换及推理性能优化等关键技术，破解私有化部署难题；同时深度剖析阿里云、百度智能云等平台的服务架构，指导学员根据业务需求灵活选择云端资源，实现算力弹性扩展。
此外，聚焦行业落地痛点，王老师创新提出"场景智能体"开发范式。通过解析智能问答、精准推荐等典型应用场景，演示如何将大模型能力嵌入具体业务场景：在硬件层讲解边缘计算设备适配方案，在软件层剖析API接口开发与数据流设计，并特别展示多模态交互系统的搭建技巧，为智能客服、工业质检等场景提供可落地的解决方案。
在实践操作环节，王晟老师现场演示了大模型本地化部署的具体步骤。从服务器的选型与配置，到模型的下载、安装及调试，每一个环节都进行了细致的讲解和演示。老师们在专家的指导下，亲自动手操作，逐步掌握了本地化部署的关键技术。除了技术培训，本次活动还设置了应用案例分享环节。通过将大模型接入学校的在线学习平台，实现智能辅导、个性化学习推荐等功能，这能够有效提升学生的学习效果。
本次培训通过“理论架构+代码实操+案例推演”三维立体教学模式，使学员深度掌握大模型开发全链条技术。参训人员纷纷表示，课程内容紧贴技术前沿，特别是场景智能体开发方法论为企业数字化转型提供了清晰路径，具有极强的实践指导价值。此次大模型本地化部署师资培训的成功举办，为教师们提供了一个学习和交流的平台，有力地推动了大模型技术在教育领域的应用与发展。未来，人工智能学院将继续关注教育智能化的发展趋势，举办更多相关培训活动，为培养适应新时代需求的创新型人才贡献力量。