AI大模型落地实战

理解大模型核心技术逻辑，实现本地部署与业务融合

【课程背景】

随着大模型技术的飞速发展，企业对人工智能的关注已从“是否引入”转向“如何落地”。然而，在实际推动过程中，很多企业普遍面临三大难题：一是缺乏对大模型底层逻辑的系统认知，难以判断其能力边界和适用场景；二是面对众多国内外模型，不知如何选型和评估，导致投入风险大、试点效果差；三是本地化部署经验不足，缺少从部署、调用到调优的实操路径，模型能力难以与具体业务深度融合。

特别是在央国企等对数据安全、系统稳定性要求高的单位，引入开源大模型（如DeepSeek）成为技术国产化、自主可控的重要突破口。然而，仅靠“工具采购”并不能解决“用得起来”的问题，唯有打通技术原理、选型逻辑与部署实操的全流程，才能真正支撑组织迈入AI赋能的深水区。

本课程面向企业骨干员工，从AI大模型原理出发，系统梳理主流模型技术图谱，聚焦DeepSeek的部署与优化方法，配套提示词工程、RAG知识库与智能体构建的实操训练，帮助学员实现从“知道”到“能用”的关键跃迁，加快企业AI落地进程。

【课程收益】

构建完整的大模型认知框架，理解核心技术与发展脉络；

掌握主流模型（ChatGPT系 vs DeepSeek系）的选型思维与评估维度；

熟练完成DeepSeek模型的本地部署与API调用操作；

掌握提示词编写、RAG知识库构建、微调训练等关键应用技巧；

结合电信典型业务场景，实现AI模型与流程的高效结合。

【课程特色】

体系化认知：技术架构 + 模型能力 + 应用场景，全景式认知；

国产模型实战：以DeepSeek为核心，聚焦国产替代与实操落地；

部署可复制：现场完成主流大模型完整的本地化部署与配置实操；

实操为主线：每个模块配有上手练习，确保“听得懂、做得出”；

【课程对象】骨干员工，包括但不限于：技术研发岗、系统运维岗、数据岗、产品岗、AI探索岗、流程优化岗等。

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知刷新：大模型到底是什么？能做什么？

1、大模型基础认知与发展演化

什么是大模型？与传统AI的区别

ChatGPT、DeepSeek等典型模型对比

大模型发展路径与技术代际

2、大模型的技术能力剖析

语言理解、文本生成、代码能力概览

上下文记忆、多轮对话、逻辑推理机制

通用能力与任务定制的协同逻辑

3、企业应用场景地图

典型应用场景（客服、运维、文档处理等）

大模型选型与场景适配方法

案例分析：从可行到可控的落地路径

二、主流技术图谱：从ChatGPT到DeepSeek，如何选？

1、闭源大模型体系介绍

ChatGPT、Claude、Gemini等模型特征

访问方式、能力封装与API授权机制

海外模型对国内企业的可行性分析

2、开源与国产模型全景

DeepSeek、Qwen、Llama等模型架构对比

中文能力评估、训练数据与语料适配

本地部署能力与社区活跃度分析

3、大模型选型策略与风险识别

模型能力 vs 成本 vs 安全的综合考量

部署方式选型（API调用、本地私有化、轻量模型）

运营商环境下的实践考量与限制条件

三、DeepSeek拆解与核心能力掌握

1、DeepSeek模型体系与能力解析

DeepSeek-R1/V3的版本能力差异

中文能力提升机制与微调路径

典型任务演示：文本生成、摘要、结构化抽取、数据分析等

2、提示词工程与输出控制

Prompt基础语法与通用模板

提示词调优技巧与示例实操

行业业务指令集案例演示

3、API调用与多工具集成

DeepSeek API接口说明与调用演示

工具链对接：Postman、VSCode调试流程

脚本开发案例：问答助手、小助手系统

四、实战部署与本地化训练演练

1、部署路径规划与选型参考

本地部署 vs 云服务 vs 私有化的优劣对比

Ollama + DeepSeek 快速部署方案流程

离线部署包构建与内网环境兼容策略

2、本地部署操作实训

模型下载、配置与加载全流程演练

Dify等平台搭建与调用验证

API测试与返回结果分析

3、微调与RAG知识库构建

RAG机制简介与数据组织方式

自定义文档库上传、Embedding与索引流程

LoRA低参微调流程、工具链与常见陷阱

五、前沿趋势导航：大模型，正走向何方？

1、智能体（Agent）技术概览

什么是Agent？与大模型的关系

思维树、任务链、工具调用机制介绍

多Agent协同与复杂任务管理案例

2、边缘智能与轻量化模型探索

TinyLM、MobileLM 等轻量模型介绍

电信边缘设备中的AI部署前景

云网边端协同AI架构参考框架

3、跨模态与下一代AI架构趋势

多模态输入输出机制（图文、语音、结构化数据）

视频理解、感知融合技术现状

大模型技术融合趋势与企业应用展望