大模型微调技术实战培训

课程概述

本课程是为期三天的实战型系列课程，旨在帮助学员系统掌握大模型在本地环境中的部署、应用与轻量化微调技术。课程以“工具实践+原理深入”为核心，覆盖从模型本地化部署到个性化微调的全链路技能，结合行业主流工具链（如Ollama、vLLM、LLaMA-Factory），让学员具备独立完成大模型应用落地的能力。

第一天将聚焦本地大模型的部署与应用。学员将学习如何使用Ollama快速部署和管理本地模型，掌握vLLM的高性能推理与API服务搭建，并集成OpenWebUI实现可视化交互。同时，课程会深入讲解HuggingFace和ModelScope等主流模型社区的资源获取方法，包括模型探索、下载与推理实战，最终通过OpenWebUI实现知识库构建与智能体配置，完成从环境准备到功能开发的完整闭环。

第二天将深入大模型微调基础与LLaMA-Factory实战。从Transformer架构、注意力机制到RLHF原理，课程会解析大模型训练的核心思想，重点讲解LoRA等轻量化微调方法。学员将通过LLaMA-Factory框架动手完成数据准备、模型训练与评估，掌握认知数据集构建、SFT指令微调等关键技能，并学会测试微调后模型的对话能力。

第三天进入微调进阶与生产级优化。学员将学习超参数调优、模型量化、RLHF-DPO微调等高级技术，并通过LLaMA-Factory的WebUI实现可视化训练与评估。课程还会介绍如何将微调模型转换为Ollama格式，实现轻量化部署，最终结合Transformer库独立开发LoRA微调 pipeline，具备企业级应用所需的模型优化能力。

通过本课程，学员不仅能理解大模型技术原理，更可通过实战项目构建覆盖部署、微调、评估与优化的完整知识体系，为开发行业解决方案或科研创新奠定坚实基础。

课程对象

本课程面向有大模型落地需求的技术从业者与企业相关负责人：包括 AI 算法工程师、数据中台 / 技术部门负责人、数字化转型相关从业者，覆盖制造业、金融科技、消费品等多行业。要求学员具备基础 Python 编程能力与机器学习认知，或有大模型 API 使用经验。尤其适合希望摆脱外部 API 依赖、搭建私有化大模型系统，或需通过微调让模型适配行业场景、解决推理速度 / 成本问题的团队核心成员，以及想从 “模型使用者” 升级为 “模型训练者” 的技术人员。

课程目标

通过本课程，学员将系统掌握以下核心能力：

1.掌握本地大模型部署与推理服务技术

• 使用 Ollama、vLLM、高效部署 DeepSeek、Qwen、嵌入模型；
• 使用 OpenWebUI 搭建可视化交互与知识库系统。

2.深入理解大模型的微调方法与底层原理

• 理解 Transformer 架构、注意力机制、RLHF 流程；
• 掌握 LoRA 等轻量化微调技术；
• 使用 LLaMA-Factory 完成全流程微调训练。

3.掌握模型评估与量化优化流程

• 进行模型能力评估与参数调优；
• 掌握 DPO 等 RLHF 微调策略；
• 将微调模型导出为 Ollama 格式，适配本地推理。

4.构建企业级大模型工具链

• 打通 HuggingFace、ModelScope、OpenWebUI、LLaMA-Factory、Transformer 库之间的工作流；
• 构建自定义知识库、插件型智能体，赋能业务场景落地。

课程收益

完成本课程后，学员将能够：

独立在本地部署开源大语言模型，并搭建推理 API 服务；
掌握主流微调框架（如 LLaMA-Factory）的使用方法与技巧；
能根据自身业务需要，完成认知数据集准备与 LoRA 微调实践；
完成微调模型的测试评估、导出与 Ollama 格式转换；
掌握生产级模型优化策略，如参数调优、模型量化与 RLHF-DPO 训练；
搭建可视化管理平台，集成知识库、插件、智能体等扩展能力；
为企业构建专属的“大模型应用与微调部署”技术栈打下基础。

课程时长3天

课程大纲

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