这两年来，大模型遍地开花，GPT等都体现出了惊人进展。在最近一次的行业圆桌会议上，跟一个博士聊天提到大模型很重要，通过海量文本或图文数据的深度训练，推动了各个领域的发展。
但是，大模型的广泛应用并非易事，其在垂直任务或者场景下的高效、精准应用离不开精细的微调与部署。微调使得大模型能够更精准地适应并执行特定任务，同时提高效率和个性化服务能力；而有效的部署策略，可以实现大模型应用的高并发处理能力，并尽可能降低大模型的应用成本，从而确保大模型技术能够稳定、高效地服务于实际业务需求。
网上大模型微调的资料非常多，但大多数资料只涉及如何调用成熟的依赖包，并没有讲清楚微调与部署的原理及方法。
这位从事大模型、多模态等相关行业的博士出了一个「大模型微调与部署」课程，带大家深入理解大模型微调与部署的原理和方法，获得在不同应用场景中灵活运用大模型的能力。课程配有2个项目实践：
课程导师
课程大纲
课程亮点
1. 全面覆盖大模型技术理论与实践：涵盖基本原理、历史脉络以及微调与部署的具体方法。
2. 聚焦实际应用场景：紧密结合论文研究和企业落地的实际需求，提供针对性的案例分析和项目实践。
3. 系统讲解大模型微调技术：深入探讨如何根据具体任务构造数据对大模型进行微调，提升模型的性能与适用性。
4. 深入了解大模型部署策略：讲解大模型在产品级别应用中的部署技术与策略，掌握大模型高并发处理能力的实现，降低成本。
课程收获
4.通过学习大模型微调与部署技能，提升职业竞争力。
适合人群
1.高校研究人员和学生
2.初创企业技术团队
3.大中型企业技术专家
4.AI开发者和数据科学家
5.对大模型感兴趣的职场人士
课程服务
咨询更多
