AI轻量化工具开发实操

高效低耗实现企业智能化应用

【课程背景】

近年来，AI技术在各行业的渗透不断加深，推动智能化升级迈入新阶段。然而，企业在实际应用中往往面临“资源有限、部署复杂、落地困难”等现实问题，特别是当AI工具涉及大模型、深度学习或AIGC时，对算力、数据和开发能力的要求大幅提升，难以快速适配本地系统或嵌入现有流程。

为应对这一挑战，“AI轻量化工具开发”成为突破路径。所谓“轻量化工具”，不仅包括模型推理的压缩，还涵盖可低成本运行的实用工具链，涉及从传统机器学习、深度学习框架到开源大模型封装工具、AIGC应用工具等多个维度。这些工具具有“易部署、易集成、运行成本低”的优势，适用于智能问答、数据处理、图像识别、文档分析、辅助生成等典型业务场景。

本课程聚焦“轻量、实用、可控”，以开发为导向，帮助学员掌握一系列高效的AI工具选型与落地方法，形成一套“即插即用”的AI能力体系。课程强调低代码、跨平台、脱网运行等特点，强化实操训练，适合技术人员快速构建面向本地业务的AI工具原型。

【课程收益】

建立AI工具技术图谱，明确传统AI、大模型、AIGC工具的区别与集成方式。

掌握各类轻量化AI工具（含模型、推理引擎、生成应用）的选型与部署方法。

掌握传统机器学习与深度学习工具（如Sklearn、YOLO、LSTM等）的开发实践。

学会使用本地化大模型（如MiniCPM、TinyLlama）与AIGC工具构建实用系统。

构建本地AI工具开发环境，完成模型调用、图文生成、自动化任务等应用实操。。

【课程特色】

工具导向：聚焦“工具”开发与封装，而非纯算法训练或知识库构建；

多类型融合：涵盖机器学习、深度学习、AIGC和国产大模型工具；

场景驱动：贴合办公、分析、识别、生成等典型任务，提供可用工具模版；

本地可控：强调脱网运行、轻量封装、插件化部署；

全程实操：学员将上手开发多个轻量AI工具，形成可复用开发能力。。

【课程对象】

技术开发人员、算法工程师、产品经理、运维人员，以及希望构建AI工具原型、推动AI落地的项目骨干和转型人才。

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、认知刷新：AI工具到底有哪些？如何选型落地？

目标：帮助学员建立轻量化AI工具的整体认知，厘清工具选型的标准与适用边界。

1、AI工具的类型与发展演化

传统机器学习工具 vs 深度学习框架 vs AIGC生成工具

“工具”与“模型”的区别：开发侧 vs 应用侧

工具轻量化的三大指标：资源、接口、工程复杂度

2、AI工具的典型应用场景

文本处理、图像识别、语义分析、流程自动化等任务

落地常见挑战：算力门槛、依赖冗余、脱网运行问题

轻量化选型逻辑：从场景倒推工具组合

3、开源轻量化工具生态介绍

Sklearn、XGBoost、YOLOv5、Gradio

本地大模型部署工具：Ollama、LMDeploy

AIGC低门槛工具：图文生成器、对话助手

二、工具实操：传统与深度学习工具上手开发

目标：让学员掌握可运行的机器学习与视觉类工具开发流程。

1、机器学习轻量工具开发

使用Sklearn快速构建分类/聚类/预测模型

XGBoost构建高性能结构化数据分析工具

模型+逻辑封装为CLI（命令行）或Web前端工具

2、图像识别工具开发

YOLOv5轻量级图像识别流程

图像预处理 + 可视化输出 + Web调用展示

典型任务：设备识别、故障截图自动打标

3、可视化界面快速搭建

Gradio快速生成本地Web工具界面

一键拖入图片/文本、实时输出处理结果

工具打包与独立部署策略（Python打包/容器打包）

三、工具实操：本地AIGC工具开发与封装

目标：掌握本地部署大模型并构建实用生成类工具的开发方法。

1、本地大模型部署与封装

使用Ollama部署Phi3、Mistral等模型

模型运行逻辑与资源要求解析

构建ChatBot、摘要助手、翻译器等原型工具

2、接口调用与多任务集成

使用FastAPI构建统一API服务接口

VSCode+Postman进行测试调试

构建“上传PDF自动摘要”“输入问题即回答”等一体化工具

3、AIGC工具开发实战

多模型集成（如LLM+图像）场景设计

模板化生成工具：脚本生成器、计划辅助器等

面向用户交互优化：多轮对话、情境记忆

四、部署与运维：轻量AI工具的安全可控上线

目标：掌握工具的工程化部署流程与运行优化方法。

1、部署结构与运行环境设计

工具运行方式对比：本地Python脚本 vs Web工具 vs REST服务

脱网部署、局域网访问、自定义端口设定

多工具协同运行架构设计

2、资源管理与效率提升技巧

模型推理优化：INT8量化、多线程加载、响应时间压缩

小工具多用户支持：轻量多实例、异步处理

GPU/CPU混合调度策略与系统兼容

3、上线演练与维护策略

实操：打包2个轻量工具上线部署（如识别助手+摘要器）

错误处理、日志记录、更新策略

从原型到产品化的推进建议（小切口、可复制、易维护）