基本信息
文件名称：深度学习与大模型 第9章-大模型的部署与应用-教案.docx
文件大小：37.8 KB
总页数：4 页
更新时间：2026-01-11
总字数：约1.87千字
文档摘要
《深度学习与大模型》
单元9大模型的部署与应用
教案
教学任务
项目9大模型的部署与应用
任务9.1大模型部署
任务9.2部署中的大模型调优方法
任务9.3数据集构建方法
任务9.4ONNX与TensorRT优化
任务9.5项目实践－－将训练好的模型通过ONNX格式部署至Web服务
授课课时
总时长：学时
包括：课堂讲授学时；实训学习学时
一、教学分析
学习目标
知识目标
理解大模型本地部署与云端部署的区别及优缺点。
掌握大模型调优的关键技术，包括量化、剪枝、知识蒸馏和自动超参数调节。
熟悉数据集构建的全流程，包括数据收集、清洗、标注、增强与切分策