大模型（LLMs）的浪潮已席卷全球，企业对AI的投入从“观望”转为“all in”。然而，面对外部API调用带来的数据安全、高昂成本、网络延迟等核心痛点，越来越多的企业，尤其是金融、政务、制造等数据敏感或对性能要求极高的行业，正将目光投向私有化部署。但现实是：从算力规划到模型微调，再到最终的业务集成，私有化部署缺乏一套成熟、可复制、经行业验证的实施框架。

在此背景下，由中国电子商会归口管理、智合标准中心组织编制的全国首部AI大模型私有化部署标准——《人工智能大模型私有化部署技术实施与****评价指南》应运而生。该标准自启动以来，迅速吸引政、产、学、研多方力量加入，目前已聚集各行各业30余家单位共同参与标准编制工作。

标准自启动编制，历时8个月，已完成两次专家研讨会、以及全社会公开征求意见，即将结合各方意见反馈进行文本修订，并进入报批报审环节，仍有最后参编机会。

本标准围绕**“选用—部署—优化”全流程**，构建覆盖模型选型、部署路径、风险管控、持续改进的闭环体系，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。

核心亮点包括：

全流程覆盖，打通部署关键环节

从模型选型原则、部署架构设计，到后期运维优化，形成标准化操作路径，帮助企业系统规避部署陷阱。

技术+安全+评价三维融合

将技术实施与数据安全、合规治理深度融合，构建涵盖11个维度的评价体系，推动部署从“可用”迈向“可信、可控、可优”。

三方共建，凝聚产业共识

联合模型应用方、技术服务方、质量评价方，确保标准内容紧贴一线需求，兼具前瞻性与落地性。

【部分起草单位】（排名不分先后）

• 国家国防科技工业局信息中心
• 公安部第三研究所
• 中国电子信息产业发展研究院（工信部赛迪研究院）
• 中国科学院计算技术研究所
• 中国科学院空天信息创新研究院
• 国家药品监督管理局信息中心（中国食品药品监管数据中心）
• 中国交通信息科技集团有限公司
• 信华信（大连）数字技术有限公司
• 中国民航信息网络股份有限公司
• 北京华夏大地远程教育网络服务有限公司
• 北京火山引擎科技有限公司
• 东莞市交通科技有限公司
• 深圳市燃气集团股份有限公司
• 蚂蚁科技集团股份有限公司
• 浪潮软件科技有限公司
• 浙文互联集团股份有限公司
• 北京远舢智能科技有限公司
• 积家传承创新（北京）科技有限公司
• 环网科技（广州）有限公司
• 江苏金服数字集团人工智能科技有限公司
• 湘财证券股份有限公司
• 广西数影科技有限公司
• 武汉格事化信息技术有限公司
• 上海小皮进化智能科技有限公司
• 创峰数智科技（北京）有限公司
• 广州越秀金融科技有限公司
• 国网江苏省电力有限公司溧阳市供电分公司
• 浙江欧歌科技股份有限公司
• 河南斯达特企业管理咨询有限公司
• 辽宁春明科技有限公司
• 浙江方顶数融科技有限公司
• 北京聚流沙科技有限公司
• 杭州玳数科技有限公司（袋鼠云）
• 陕西璇枢链网络科技有限公司
• 上海之合网络科技有限公司
• 北京之合网络科技有限公司
• 上海之合智能科技发展有限公司
• 更多单位确认中……

作为国内首部聚焦AI大模型私有化部署的团体标准，编制工作自启动以来，得到了产业链上中下游核心参与方的积极响应。欢迎更多人工智能技术厂商、硬件提供商、行业用户、安全合规机构、科研院所等产业链相关单位参与标准共建，共同推动人工智能大模型私有化部署走向标准化、规范化，助力企业在AI浪潮中行稳致远。

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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