本课程是为某在华日资企业集团的IT运维部门专门定制开发的企业培训课程,本课程旨在深入探讨大型语言模型(LLM)在服务器及IT网络运维中的应用,结合当前技术趋势与行业需求,帮助学员掌握LLM如何为运维工作赋能。通过系统的理论讲解与实践操作,学员将了解LLM的基本知识、模型架构及其在实际运维场景中的应用,如日志分析、故障诊断、网络安全与性能优化等。课程内容涵盖:
- LLM的基础知识与最新技术应用。
- 小模型的有效部署与应用技术。
- LLM在运维数据整理、故障预测、自动化运维等方面的具体应用。
内训目标
掌握LLM基本概念与技术框架
全面理解LLM的定义、架构及其发展趋势,掌握如何选择适合的LLM进行运维任务。
技能提升:模型部署与微调
学习小模型的部署与训练方法,掌握数据准备、模型微调和评估的最佳实践。
实用应用:运维数据处理与日志分析
能够整理和管理运维数据,使用LLM进行日志分析与故障诊断,提升故障响应速度。
增强故障预测与维护能力
学会利用LLM进行故障预测,生成预防性维护建议,有效降低系统故障率。
网络安全与性能优化实践
掌握LLM在网络安全(如恶意流量检测、安全日志分析)及性能瓶颈分析中的具体应用方法。
培训对象
- IT网络运维人员;IT工程师。
课程内容大纲
第一部分:LLM基础与模型部署
- 大型语言模型基础
- 1.1 LLM的架构与工作原理
- 1.2 主流LLM及其特点(如GPT、BERT等)
- 小模型的部署
- 2.1 小模型的选择与使用场景
- 2.2 模型部署的技术栈与工具
- 运维数据整理
- 3.1 数据收集与管理的最佳实践
- 3.2 运维数据的分类与标注
- 3.3 构建高质量的训练数据集
第二部分:LLM在运维中的应用
- 日志分析与故障诊断
- 4.1 日志分析的必要性与挑战
- 4.2 LLM在日志分析中的应用
- 故障模式识别与分析
- 生成故障诊断报告
- 故障诊断与预防性维护
- 5.1 LLM在故障预测中的应用
- 通过历史数据分析生成预测模型
- 实时监控与告警系统集成
- 5.2 预防性维护建议生成
- 根据故障模式生成维护计划
- 经验知识库的构建与利用
- 5.1 LLM在故障预测中的应用
- 网络安全中的LLM应用
- 6.1 恶意流量检测
- 利用LLM自动识别恶意流量特征
- 实时监控与响应机制的设计
- 6.2 安全日志分析
- LLM在安全事件识别中的应用
- 自动生成安全事件报告与响应措施
- 6.1 恶意流量检测
第三部分:性能优化与自动化运维
- 性能优化
- 7.1 性能瓶颈分析
- LLM在性能分析中的角色
- 生成性能瓶颈识别报告
- 7.2 资源调度优化:基于LLM生成最优资源调度方案
- 7.1 性能瓶颈分析
- 自动化运维
- 8.1 自动化脚本生成
- 利用LLM生成常见运维脚本
- 自适应脚本的设计与实施
- 8.2 自动化文档生成
- 生成运维文档的标准化流程
- 文档内容的自动更新与管理
- 8.1 自动化脚本生成
讲师介绍
陈老师 大模型/深度学习/IT网络运维技术专家
教育背景
硕士学位 | 天津大学
研究方向:高性能计算、分布式计算、深度学习模型优化、GPU加速计算。
专业领域
华为昇腾技术栈: 深入掌握华为昇腾AI计算平台,包括昇腾算子开发、HCCL集合通信优化、智算集群建设与性能调优。
智算集群建设与优化: 专注于大规模智算集群的设计、部署、设备选型、网络配置及系统集成,提升集群性能和稳定性。
深度学习与高性能计算: 研究和应用分布式训练框架、优化技术,进行大规模计算任务的高效处理。
网络与系统集成: 在复杂网络环境下进行系统集成,确保数据传输的高效性与系统的稳定性。
AI开发框架: 熟悉多种AI开发框架,包括NCE fabric、NCE insight fabric、MindX和ModelArts平台的高阶使用。
学术成就
论文发表: 在国际顶级期刊上发表多篇高影响力研究论文,涉及高性能计算与AI模型优化领域,包括:《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》:论文集中于深度学习技术在高性能计算中的应用。《Frontiers in Immunology》:研究了GPU加速技术在生物信息学中的应用。
专利:
“图像分类方法及装置”:改进了图像分类的准确性和处理速度。
“神经网络模型的训练方法及装置”:优化了神经网络模型的训练效率。
国际会议: 多次在国际学术会议上发表演讲,涵盖AI、深度学习和高性能计算领域。
教学与培训经验
过往大模型相关的培训内容
- 大模型(LLM)技术原理与应用
- 大模型在不同行业的具体落地案例分析
- 机器学习与神经网络基础及进阶
- Python及Java编程语言应用
相关培训案例
- TsingtaoAI:为公司研发团队进行大模型技术培训,内容涵盖大模型的基本原理、开发实践以及在金融科技和营销业务中的应用。
- 苏泊尔:对IT/AI技术团队进行大模型技术培训,提升团队对大模型技术的理解、掌握和应用能力。
- 建设银行:开展关于大模型技术系统的专题培训,分享大模型系统设计、技术实现及实际应用中的经验和挑战。
赵老师,资深大模型算法专家
北京邮电大学本硕连读,拥有扎实的人工智能理论知识和丰富的项目实践经验。在字节跳动和中国银行担任算法工程师,现在在AI科技公司负责大语言模型(LLM)落地项目。已构建自研训练框架,可适配ChatGLM1&2、Baichuan1&2、Qwen14B等主流开源模型的全参/lora/Qlora微调,支持各种训练指标可视化,方便对比实验;已构建训练数据生成流程,基于不同业务需求进行训练数据处理;已构建推理服务,基于自训模型及推理服务成功在APP上线与用户交互。
过往授课课程
- Python编程与大数据应用
- ChatGLM与其他LLM的部署、训练与微调
- LangChain框架深度解析与实践
- 多模态处理与多模态大语言模型实践
- 知识图谱技术在大数据中的应用
- 大模型(LLM)数据预处理与特征工程
LLM培训案例
- 中信银行:LLM Driving课程
- 课程内容:讲解LLM的基础原理、部署策略以及微调技巧,帮助学生在实际项目中应用LLM。
- 培训效果:提高了学员对LLM的理解和实际操作能力,促进了项目的顺利进行。
- 广汽如祺:AIGC大模型应用开发技能培训
- 课程内容:为技术团队提供LLM模型与多模态AIGC联合应用,利用LLM能力助力多模态生成。
- 培训效果:提升了团队的多模态生成技术水平,增强了企业在AIGC领域的竞争力。
个人资质
- 精通Python、Go语言,具有丰富的后端开发经验,涉及数据库、kafka、高并发处理等。
- 具备深厚的大模型、NLP、RAG、思维链CoT、语音识别(ASR)和语音测评(GOP)技术背景,曾基于kaldi和conformer+transformer框架开发相关服务。
- 熟悉主流开源大语言模型的全参/lora/Qlora微调技术,并能够根据不同业务需求进行定制化训练数据处理。
发表论文与发明专利
- 发表论文:《基于多模态大语言模型的智能客服系统研究》《大模型在金融行业的应用与实践》
- 发明专利:一种用于金融风险预测的多模态大语言模型;基于LLM的智能语音交互系统。
其他项目经验
- Python&Go语言后端开发
- 项目内容:负责后端开发,涉及数据库管理、kafka消息队列、高并发处理等技术。
- 项目成果:提高了系统的稳定性和处理效率,满足了高并发需求。
- 语音测评(GOP)服务
- 项目内容:基于kaldi框架训练语音测评模型,实现服务端和手机端本地化推理。
- 项目成果:该服务成功应用于用户APP的中英文口语练习,实现了自动化打分评价。
- 语音识别(ASR)服务
- 项目内容:基于conformer+transformer框架训练端到端模型,实现服务端离线识别和流式识别。
- 项目成果:该服务成功应用于客服系统和语音审核场景,提高了识别准确率和效率。
客户反馈
部分授课课件