DeepSeek的全球热度再次掀起AI大模型的应用革命，出于数据安全、隐私保护及定制化需求，越来越多的企业和机构选择私有化部署AI大模型。然而，行业内面临着技术错配导致资源浪费、流程不规范导致合规安全隐患、缺乏系统评价导致技术-业务脱节等问题。

基于此，智合标准中心（北京之合网络科技有限公司）联合公安部第三研究所、工业和信息化部第五研究所 启动《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》团体标准编制工作。旨在助力各行业人工智能大模型的高质量私有化部署，并对部署成果及质量进行有效评价，促进人工智能技术应用的健康发展。

本标准作为国内首部AI大模型私有化部署标准， 将有效填补人工智能标准体系中有关大模型部署环节的空白，并助力完善测试评估、智能服务和安全/治理领域的标准建设。

《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》（2024版）

人工智能标准体系框架图

标准特点

“选用+部署+优化”全流程要点覆盖： 本标准统一了从模型选用→资源规划→关键步骤→质量评价→持续优化的全流程要点，助力提升人工智能大模型私有化部署的高效性与可靠性。

“技术+安全+评价+案例”深度融合： 技术实施是核心，安全保密是前提，质量评价是保障，行业案例是参考，通过四方面紧密结合，为AI大模型的私有化部署提供科学、可行且具有前瞻性的实施路径。

“模型应用方+技术服务方+质量评价方”三方协作： 从AI模型应用方的实际需求、技术服务方的部署实施和质量评价方的反馈优化，共同构建三方协作的底层框架，确保指南能够真实反映行业现况和市场需求。

为增强标准的科学性和实用性，确保编制工作以解决实际业务问题为导向，欢迎下列单位积极参与标准编制：

01

人工智能大模型企业

专注于人工智能大模型开发、优化及部署的企业，分享模型适配与部署的实践经验。

02

AI技术及系统集成服务商

提供AI技术部署与系统集成解决方案的企业，探讨技术实施、系统集成和成果检验的专业经验。

03

基础设施及硬件提供商

提供高性能硬件设备及基础设施支持的硬件厂商、数据中心及相关服务机构，给予私有化部署硬件选型方面的专业支持。

04

云计算与边缘计算企业

提供私有云及边缘计算等技术支持的企业，分享资源规划与有效部署方面的专业经验。

05

网络及信息安全服务商：

专注于数据安全、隐私保护及网络防护的企业，为标准文本在相关领域提供专业支持。

06

数据治理与数据服务商：

提供数据治理、数据清洗等数据服务的企业和机构，为标准文本在数据相关领域提供专业支持。

07

AI大模型行业应用企业

已在特定行业（如金融、医疗、制造、教育等）实施AI大模型私有化部署的企业和机构，分享实际应用场景与需求。

08

测试评估与认证机构：

具备AI性能测试或质量评价及认证能力的机构，共同完善评价维度与方法。

09

合规及法律服务机构

提供AI技术合规、数据隐私保护及法律咨询服务的机构，为标准在合规性领域提供专业支持。

10

可持续发展服务机构

关注并提供AI技术绿色效能、能耗优化及可持续发展策略的机构。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

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