大模型(LLM)量化(Quantization)原理与实战部署

想掌握大模型量化原理与私有化部署技术却对技术细节一知半解？面对大模型应用落地的高门槛，却找不到从理论到实践的突破口？如果这是你当前的困境，那么数知客的《大模型(LLM)量化(Quantization)原理与实战部署》课程正是为你量身打造的"技术实战指南"！

为什么要学习？

作为AI从业者，你是否正面临这些挑战？

✅ 技术落地焦虑：Qwen2.5-3B、DeepSeek、GPT-5等大模型参数庞大，部署成本高、推理速度慢，难以在实际业务中高效应用；

✅ 量化原理困惑：听闻量化能显著降低大模型存储与计算需求，但不清楚QAT、PTQ等量化技术的核心原理与适用场景，无法选择合适方案；

✅ 显存优化难题：奖励模型等关键组件面临显存不足问题，传统方法难以在不牺牲性能的前提下实现高效推理；

✅ 私有化部署障碍：企业需要将大模型部署到本地或私有云环境，但缺乏从模型优化到API封装、从命令行部署到全流程管理的一站式解决方案。

如果你渴望：

▫️ 掌握大模型量化核心技术（从原理到加速技巧，理解QAT与PTQ的量化策略）；

▫️ 突破显存与性能瓶颈（通过优化技术解决奖励模型显存不足问题）；

▫️ 实现高效私有化部署（基于FastAPI、命令行等多种方式完成大模型本地化部署）；

▫️ 构建端到端部署能力（从Qwen-VL视觉语言模型到DeepSeek、GPT-5等主流大模型，掌握全流程部署方法），那么这门课就是你的"实战利器"！

本课程将为你提供：

✅ 大模型量化原理全景：解析QAT（量化感知训练）与PTQ（后训练量化）的核心逻辑，揭秘量化如何在不显著损失精度的前提下降低存储与计算开销；

✅ 主流大模型优化技巧：针对Qwen2.5-3B、DeepSeek、GPT-5等不同架构模型，提供针对性的加速策略与显存优化方案；

✅ 私有化部署全流程：从FastAPI封装API到命令行快速部署，再到Qwen-VL视觉语言模型的特殊处理，覆盖企业级应用的全场景需求；

✅ 实战导向的落地经验：通过真实案例拆解，掌握大模型从量化到部署再到业务集成的完整链路。

讲师背景

数知客老师，互联网大厂高级算法工程师，深耕人工智能领域多年，专注于广告算法、智能体算法、生成式AI、搜索、推荐及多模态技术的研究与落地。在大模型方向拥有丰富的创新成果，已申请发明专利5项，出版畅销书《基于NLP内容理解》《玩转智能体》，并在国际期刊及会议发表人工智能相关论文2篇，具有坚实的学术积累与实践经验。作为人民邮电出版社专家顾问，积极推动人工智能技术的普及与应用。工作中，主导了“生成式广告触发”“商业智能体”等重点项目，在大模型理解、Query增强、智能体架构优化等方面提出多项创新方案，显著提升广告触发的相关性与商业价值，并在智能助手、销售Bot等场景实现规模化落地，带来可观的收益。兼具科研创新力与工程实践力，能够在复杂业务场景中推动人工智能技术的产业化应用。

学习收获

🔹 掌握量化核心技术：深入理解QAT与PTQ量化原理，能够根据业务需求选择合适的量化策略，在精度与效率之间找到最佳平衡点；

🔹 突破部署瓶颈：学会解决大模型显存不足、推理速度慢等实际问题，通过优化技术显著降低计算资源消耗，提升模型运行效率；

🔹 实现私有化落地：掌握基于FastAPI、命令行等多种方式的私有化部署方法，能够将Qwen2.5-3B、DeepSeek、GPT-5等主流大模型部署到企业本地或私有云环境，保障数据安全与业务灵活性；

🔹 构建全流程能力：从量化优化到API封装，从视觉语言模型适配到命令行快速部署，获得大模型从技术优化到业务落地的端到端能力，成为企业AI转型的核心人才。

别再让大模型的高门槛阻碍技术落地！加入课程，跟随数知客团队学习大模型量化与私有化部署的实战技巧，用前沿技术解锁AI应用新场景，在数字化转型中赢得先机！