最近，大型语言模型（LLM）的热度持续攀升，各种令人惊艳的应用层出不穷。相信不少开发者和企业都跃跃欲试，希望将大模型的能力融入到自己的产品和服务中。然而，高昂的API调用成本、数据安全顾虑以及网络延迟等问题，常常让大家望而却步。 别担心，今天我们就来聊聊如何将强大的 DeepSeek大模型 搬到本地，并借助 SpringAI框架 ，用 Java 轻松驱动，让大模型真正触手可及。

从环境准备到代码实战，本地DeepSeek模型全攻略

1. DeepSeek模型本地搭建：让AI能力近在咫尺

首先，我们要解决的是大模型的本地部署问题。DeepSeek模型以其卓越的性能和开源友好的态度，成为了本地化部署的理想选择。那么，如何才能顺利地在本地搭建起DeepSeek模型呢？

1.1 认识DeepSeek模型：强大且全面的AI助手

DeepSeek大模型，正如其名，以“深度探索”为目标，在自然语言处理领域展现出强大的实力。它不仅能理解和生成流畅自然的文本，还能胜任代码编写、知识问答、创意写作等多种任务。其核心优势在于：

  • 卓越的性能：DeepSeek模型在多个评测基准上都表现出色，展现了强大的语言理解和生成能力。

  • 多模态支持：不仅限于文本，DeepSeek模型也在图像识别、语音处理等领域有所涉猎，展现了全面的AI能力。

  • 丰富的预训练模型：官方提供了多种预训练模型，方便开发者根据不同场景快速选择和应用。

  • 良好的扩展性和兼容性：易于集成到现有系统中，支持多种部署方式，为本地化部署提供了便利。

这些特性使得DeepSeek模型成为企业和开发者进行本地AI应用开发的有力工具。

1.2 环境准备：工欲善其事，必先利其器

在开始搭建之前，我们需要做好充分的环境准备。就像盖房子打地基一样，一个稳定高效的运行环境是成功部署DeepSeek模型的关键。

  • 硬件设备：

  • GPU： 强烈建议配备高性能GPU，例如 NVIDIA Tesla V100 或更高型号。GPU是加速模型推理的核心，直接影响模型的运行速度。

  • 内存： 至少 64GB 内存，更大的内存能确保模型和数据能够顺利加载，避免内存溢出。

  • 存储： 建议 500GB SSD 固态硬盘，高速的存储可以加快模型加载和数据读取速度。

  • 操作系统：

  • 推荐使用 Linux 发行版，例如 Ubuntu 20.04 LTS 。Linux系统对深度学习框架的支持和优化更完善，社区资源也更丰富。

  • 软件环境：

  • Python： 确保安装 Python 3.8 或更高版本。Python是深度学习领域的主流编程语言。

  • CUDA 和 cuDNN： NVIDIA GPU 的驱动和加速库，用于支持GPU加速计算。版本需要与你的GPU和深度学习框架兼容。

  • Docker： 建议安装最新版本的 Docker 。Docker 可以帮助我们容器化部署 DeepSeek 模型，简化环境配置，提高部署效率。

  • 开发工具： 例如 PyCharm 或 VSCode，以及版本控制工具 Git，方便代码编写和管理。

  • 网络连接： 稳定的网络连接用于下载模型文件、依赖库和 Docker 镜像。

思考题： 你目前的环境是否满足上述要求？如果硬件资源有限，是否有降低模型规模或者采用模型量化等方案来降低硬件需求？

1.3 本地搭建详细步骤：一步一步，轻松搞定

环境准备就绪，我们就可以开始正式搭建 DeepSeek 模型了。这里，我们以使用 Docker 容器部署为例，因为它能极大地简化部署过程。

  1. 获取源码和预训练模型：

  • 访问 DeepSeek 官方 GitHub 仓库，克隆项目源代码。

  • 根据你的需求，下载合适的预训练模型。DeepSeek 提供了多种模型选择，例如文本生成、代码模型等。

  • 将下载的预训练模型文件放置在项目指定的目录下，通常会在文档中说明。

  1. 配置环境变量：

  • CUDA_VISIBLE_DEVICES: 指定使用的 GPU 编号，例如 0 表示使用第一块 GPU。

  • MODEL_PATH: 预训练模型文件的存放路径。

  • 进入项目根目录，找到并编辑 .env 文件。

  • 根据你的实际环境配置环境变量，例如：

  • 确保所有配置项都根据你的环境进行了正确设置。

  1. 启动 Docker 容器：

  • 确保你已经安装了 Docker Compose 工具。

  • 在项目根目录下，检查 docker-compose.yml文件，确认端口映射等配置是否符合你的需求。

  • 执行命令 docker-compose up -d 即可在后台启动 DeepSeek 模型的 Docker 容器。

  1. 验证模型状态：

  • 启动成功后，可以通过浏览器访问指定的端口（通常在 docker-compose.yml 文件中配置，例如 http://localhost:8501），查看 DeepSeek 模型的前端界面是否正常加载。

  • 你也可以使用 Postman 等 API 测试工具，向模型的 API 接口发送请求，验证模型是否正常工作。

  1. 性能优化（可选）：

  • 根据你的应用场景和硬件资源，可以调整模型的推理参数，例如 batch size、max sequence length 等，以达到最佳性能。

  • 如果资源有限，可以尝试减小 batch size 来降低显存占用。

代码示例：Docker Compose 文件 (docker-compose.yml 示例)

version: "3.9"  
services:  
  deepseek-model:  
    image: deepseek/deepseek-llm # 镜像名称，请参考官方文档  
    ports:  
      - "8501:8501" # 将容器的 8501 端口映射到主机的 8501 端口  
    environment:  
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  
      - MODEL_PATH=/path/to/your/pretrained/model # 替换为你的模型路径  
    volumes:  
      - ./models:/path/to/your/pretrained/model # 将主机模型目录挂载到容器

注意： 上述 docker-compose.yml 文件仅为示例，具体的镜像名称、端口配置和模型路径需要根据 DeepSeek 官方文档进行调整。

1.4 常见问题与解决方案：扫除障碍，一路畅通

在本地搭建过程中，可能会遇到一些问题。别担心，这里我们总结了一些常见问题和解决方案，帮助你快速排除故障。

  • Docker 容器无法启动：

  • 使用 docker-compose logs 命令查看日志，排查具体错误信息。

  • 检查依赖服务是否正常启动，例如 GPU 驱动、CUDA 等。

  • 确认 Docker 镜像是否已正确拉取，必要时重新构建镜像。

  • 模型加载失败 (“Model not found” 等错误)：

  • 检查 .env 文件中的 MODEL_PATH 环境变量是否配置正确，路径是否指向预训练模型文件。

  • 确认预训练模型文件是否完整，尝试重新下载。

  • 性能瓶颈明显 (推理速度慢、显存占用高)：

  • 调整模型推理参数，例如降低 batch size 和 max sequence length。

  • 升级硬件设备，例如增加 GPU 数量、扩大内存容量。

  • 考虑使用模型量化、剪枝等技术来优化模型性能。

  • API 调用异常 (使用 SpringAI 框架调用 API 时)：

  • 仔细阅读 DeepSeek 模型 API 文档，确认请求格式、参数是否正确。

  • 检查 Java 项目中是否已正确引入 SpringAI 和相关依赖库。

  • 使用 Postman 等工具模拟 API 请求，逐步定位问题。

温馨提示： 遇到问题时，善用日志信息，仔细检查配置，耐心排查，相信问题总能迎刃而解。

2. SpringAI 框架集成：Java 应用的AI引擎

成功搭建本地 DeepSeek 模型后，下一步就是将其集成到我们的 Java 应用中。 SpringAI框架 的出现，让这一过程变得异常轻松和高效。

2.1 SpringAI 框架简介：Spring Boot 的AI翅膀

SpringAI 是一个基于 Spring Boot 的扩展框架，旨在简化 AI 模型的集成和应用开发。它为开发者提供了以下便利：

  • 无缝集成 Spring 生态： SpringAI 继承了 Spring Boot 的优点，例如依赖注入、自动配置等，可以轻松地与现有的 Spring 应用集成。

  • 简化模型调用： SpringAI 抽象了底层模型 API 的复杂性，提供了简洁易用的接口，方便开发者调用各种 AI 模型，包括 DeepSeek。

  • 丰富的工具和插件： SpringAI 提供了模型管理、监控、性能优化等一系列工具和插件，帮助开发者更好地管理和维护 AI 应用。

  • 开箱即用： SpringAI 提供了丰富的 starter 组件，可以快速集成各种 AI 模型和服务。

对于 Java 开发者来说，SpringAI 无疑是连接 AI 世界的桥梁，让我们可以更专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层 AI 模型的细节。

2.2 配置 SpringAI 调用本地 DeepSeek API：搭桥铺路

要让 SpringAI 框架能够调用本地部署的 DeepSeek 模型 API，我们需要进行一些配置。

  • 引入依赖库：
    在 pom.xml 文件中添加 SpringAI 和相关依赖。
<dependencies>  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>  
    </dependency>  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>  
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>  
        <version>最新版本号</version> <!-- 请替换为实际版本号 -->  
    </dependency>  
    <dependency>  
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>  
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>  
    </dependency>  
    <!-- 其他 SpringAI 相关依赖，例如 DeepSeek 的 starter (如果官方提供) -->  
</dependencies>

注意： 请根据 SpringAI 官方文档，选择合适的版本号和 DeepSeek 相关依赖。目前 SpringAI 社区正在积极发展，对 DeepSeek 的支持也在不断完善中。

  • 配置 API 接口：
    在 application.yml 或 application.properties 文件中配置 DeepSeek API 的相关信息。
spring:  
  ai:  
    deepseek:  
      api-url: http://localhost:8501/api/v1/deepseek # DeepSeek API 地址，根据实际情况修改  
      timeout: 30000 # API 请求超时时间，单位毫秒

提示： api-url 需要根据你本地 DeepSeek 模型部署的实际地址进行修改。端口号和路径需要与 Docker Compose 文件中的配置保持一致。

  • 创建客户端类：
    创建一个 Java 类，用于封装调用 DeepSeek API 的逻辑。可以使用 Spring 提供的 RestTemplate 或 WebClient 发送 HTTP 请求。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;  
import org.springframework.http.HttpEntity;  
import org.springframework.http.HttpHeaders;  
import org.springframework.http.MediaType;  
import org.springframework.http.ResponseEntity;  
import org.springframework.stereotype.Component;  
import org.springframework.web.client.RestTemplate;  
  
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;  
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;  
  
@Component  
public class DeepSeekClient {  
  
    @Value("${spring.ai.deepseek.api-url}")  
    private String apiUrl;  
  
    private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();  
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();  
  
    public String generateText(String prompt) throws Exception {  
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();  
        headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);  
  
        // 构建请求体  
        java.util.Map<String, Object> requestBody = new java.util.HashMap<>();  
        requestBody.put("prompt", prompt);  
        String jsonInput = objectMapper.writeValueAsString(requestBody);  
        HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(jsonInput, headers);  
  
        // 发送 POST 请求  
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(apiUrl, entity, String.class);  
  
        // 处理响应结果  
        JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(response.getBody());  
        return rootNode.get("generated_text").asText(); // 假设 API 返回 "generated_text" 字段  
    }  
}

代码解释：

  • @Component: 将 DeepSeekClient 类声明为一个 Spring 组件，可以被 Spring 管理和注入。

  • @Value("${spring.ai.deepseek.api-url}"): 将配置文件中的 spring.ai.deepseek.api-url 属性值注入到 apiUrl 变量中。

  • generateText(String prompt) 方法：

  • 构建 HTTP 请求头，设置 Content-Type 为 application/json。

  • 构建请求体，将 prompt 放入请求体中，并转换为 JSON 字符串。

  • 使用 RestTemplate 发送 POST 请求到 DeepSeek API。

  • 解析 API 返回的 JSON 响应，提取生成的文本内容。

2.3 SpringAI 调用示例：文本生成，一触即发

有了客户端类，我们就可以在 Java 代码中轻松调用 DeepSeek 模型 API 了。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;  
import org.springframework.boot.SpringApplication;  
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;  
  
@SpringBootApplication  
public class SpringAiDeepseekApplication implements CommandLineRunner {  
  
    @Autowired  
    private DeepSeekClient deepSeekClient;  
  
    public static void main(String[] args) {  
        SpringApplication.run(SpringAiDeepseekApplication.class, args);  
    }  
  
    @Override  
    public void run(String... args) throws Exception {  
        String prompt = "请写一篇关于未来科技的文章";  
        String generatedText = deepSeekClient.generateText(prompt);  
        System.out.println("生成的文章：\n" + generatedText);  
    }  
}

代码解释：

  • @SpringBootApplication: 标准的 Spring Boot 应用入口。

  • @Autowired private DeepSeekClient deepSeekClient;: 将之前创建的 DeepSeekClient组件注入到 SpringAiDeepseekApplication 类中。

  • run 方法：

  • 定义一个 prompt (提示语)。

  • 调用 deepSeekClient.generateText(prompt)方法，获取 DeepSeek 模型生成的文本。

  • 打印生成的文本内容。

运行 Spring Boot 应用，你将在控制台看到 DeepSeek 模型生成的关于未来科技的文章。

2.4 API 调用性能优化：更上一层楼

虽然 SpringAI 框架已经足够高效，但在实际应用中，我们仍然可以采取一些性能优化策略，进一步提升 API 调用的效率和稳定性。

  • 批量处理请求：
    对于需要处理大量请求的场景，可以将多个请求打包成一个批量请求发送给 DeepSeek API。这可以减少网络请求次数，降低服务器压力。

  • 异步调用机制：
    使用 Spring 的 @Async 注解或 Reactor 框架，将 API 调用改为异步执行。这样可以避免阻塞主线程，提高系统的吞吐量和响应速度。

  • 缓存中间结果：
    对于一些常用的 prompt 和模型输出结果，可以进行缓存。下次遇到相同的请求时，直接从缓存中返回结果，避免重复调用 API。

  • 优化模型参数：
    根据实际应用场景，调整 DeepSeek 模型的推理参数，例如 batch size、max sequence length等，找到性能和资源消耗的最佳平衡点。

3. Java 直接调用 DeepSeek API：更灵活的选择

除了使用 SpringAI 框架，我们也可以直接使用 Java 代码调用 DeepSeek 模型 API。 这种方式更加灵活，可以更精细地控制 API 调用的细节。

3.1 Java 调用 API 基础知识：HTTP 请求的奥秘

Java 调用 DeepSeek 模型 API 的核心是发送 HTTP 请求并处理响应。 我们需要了解以下基础知识：

  • HTTP 协议： Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议，是互联网上应用最广泛的网络协议之一。API 调用通常使用 HTTP 协议进行通信。

  • HTTP 请求方法： 常用的有 GET、POST、PUT、DELETE 等。DeepSeek 模型 API 通常使用 POST 方法接收请求。

  • HTTP 请求头： Header，包含请求的元数据信息，例如 Content-Type (内容类型)、 Authorization(认证信息) 等。

  • HTTP 请求体： Body，包含请求的具体数据，例如 API 参数、输入文本等。

  • HTTP 响应： 服务器返回的响应，包括状态码 (例如 200 表示成功， 404 表示未找到， 500 表示服务器错误) 、响应头和响应体。

  • JSON 数据格式： JavaScript Object Notation，一种轻量级的数据交换格式，API 接口通常使用 JSON 格式传输数据。

3.2 Java 调用 API 代码解析：手写 HTTP 请求

下面是一个使用 Java 原生代码 (不依赖 SpringAI) 调用 DeepSeek 模型 API 的示例。

import java.net.URI;  
import java.net.http.HttpClient;  
import java.net.http.HttpRequest;  
import java.net.http.HttpResponse;  
import java.nio.charset.StandardCharsets;  
import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  
  
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;  
  
public class DeepSeekApiCall {  
  
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        String apiUrl = "http://localhost:8501/api/v1/deepseek"; // DeepSeek API 地址  
        String prompt = "请写一首关于春天的诗";  
  
        // 1. 构建请求体 (JSON 格式)  
        Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>();  
        requestBody.put("prompt", prompt);  
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();  
        String jsonInput = objectMapper.writeValueAsString(requestBody);  
  
        // 2. 创建 HttpClient  
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();  
  
        // 3. 构建 HttpRequest  
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()  
                .uri(URI.create(apiUrl))  
                .header("Content-Type", "application/json")  
                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(jsonInput, StandardCharsets.UTF_8))  
                .build();  
  
        // 4. 发送请求并获取响应  
        HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());  
  
        // 5. 处理响应结果  
        if (response.statusCode() == 200) {  
            String responseBody = response.body();  
            JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(responseBody);  
            String generatedText = rootNode.get("generated_text").asText();  
            System.out.println("生成的诗歌：\n" + generatedText);  
        } else {  
            System.out.println("API 调用失败，状态码: " + response.statusCode());  
            System.out.println("响应内容: " + response.body());  
        }  
    }  
}

代码解释：

  • 使用 Java 11 引入的 HttpClient 发送 HTTP 请求。

  • HttpRequest.newBuilder() 构建 HttpRequest 对象。

  • .uri(URI.create(apiUrl)) 设置 API 地址。

  • .header("Content-Type", "application/json")设置请求头。

  • .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(jsonInput, StandardCharsets.UTF_8)) 设置请求方法为 POST，并设置请求体为 JSON 字符串。

  • client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()) 发送请求并同步等待响应。

  • 处理 HTTP 响应状态码，如果成功 (200)，则解析 JSON 响应体，提取生成的文本。

3.3 Java 调用异常处理与调试技巧：排错指南

在 Java 调用 API 的过程中，可能会遇到各种异常。良好的异常处理机制和调试技巧至关重要。

  • 网络连接异常： 例如 ConnectException、SocketTimeoutException。

  • 解决方案： 检查网络连接是否正常，API 地址是否正确，防火墙是否阻止了请求。可以添加重试机制，处理 transient 的网络问题。

  • 数据解析异常： 例如 JsonParseException。

  • 解决方案： 检查 API 返回的 JSON 数据格式是否符合预期，代码中解析 JSON 的逻辑是否正确。

  • API 调用异常： 例如 HTTP 状态码非 200。

  • 解决方案： 根据 HTTP 状态码和响应体中的错误信息，排查具体问题。例如 400 Bad Request 表示请求参数错误， 401 Unauthorized 表示认证失败， 500 Internal Server Error 表示服务器内部错误。

  • 调试技巧：

  • 日志记录： 使用 SLF4J 或 Logback 等日志框架，记录请求和响应信息，方便排查问题。

  • 断点调试： 在 IDE 中设置断点，单步调试代码，查看变量值和程序执行流程。

  • 抓包工具： 使用 Wireshark 或 Fiddler 等抓包工具，抓取网络请求和响应数据包，分析网络通信过程。

3.4 Java 调用安全性考虑：安全护航

在生产环境中，API 调用的安全性至关重要。我们需要考虑以下安全因素：

  • HTTPS 加密传输： 使用 HTTPS 协议进行 API 通信，防止数据在传输过程中被窃听或篡改。

  • API 密钥管理： 如果 DeepSeek API 需要 API 密钥进行认证，需要安全地管理 API 密钥，避免泄露。可以使用环境变量、密钥管理工具或 Vault 等安全存储 API 密钥。

  • 输入验证和过滤： 对用户输入进行严格的验证和过滤，防止恶意输入注入攻击 (例如 SQL 注入、跨站脚本攻击)。

  • 访问控制： 限制 API 访问权限，只允许授权用户或服务调用 API。

总结：本地AI，触手可及的未来

通过本文的详细介绍，相信你已经掌握了 DeepSeek 大模型的本地搭建方法，以及如何通过 SpringAI 框架和 Java 代码调用 DeepSeek API。 从环境准备到代码实战，我们一步一步地探索了本地 AI 应用开发的完整流程。

本地部署 DeepSeek 大模型，不仅能降低 API 调用成本，还能更好地保护数据隐私，并提供更低的延迟。 结合 SpringAI 框架，Java 开发者可以更便捷地将大模型能力融入到企业级应用中，构建更智能、更强大的系统。

实践建议：

  • 从小规模开始： 先在本地环境搭建和测试 DeepSeek 模型，逐步扩大规模。

  • 持续优化性能： 根据实际应用场景，不断优化模型参数和 API 调用策略，提升性能。

  • 关注安全问题： 在生产环境中，务必重视 API 调用的安全性，采取必要的安全措施。

  • 探索更多应用场景： DeepSeek 大模型拥有广泛的应用前景，例如智能客服、内容创作、代码生成等，积极探索更多应用场景，发挥大模型的价值。

开放性思考：

  • 随着硬件成本的降低和模型压缩技术的进步，本地大模型部署是否会成为未来的主流趋势？

  • SpringAI 框架在简化 AI 应用开发方面还有哪些潜力可以挖掘？

  • 如何更好地平衡本地部署的灵活性和云端服务的可扩展性？

希望这篇文章能帮助你迈出本地 AI 应用开发的第一步，开启你的 AI 探索之旅！ 期待你在评论区分享你的实践经验和想法，让我们共同进步！

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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