課次：第講課程教案授課主題本地大語(yǔ)言模型部署章節(jié)內(nèi)容第8章本地大語(yǔ)言模型部署地點(diǎn)課時(shí)4教學(xué)目的與要求理解本地部署的必要性：深入領(lǐng)會(huì)數(shù)據(jù)主權(quán)、隱私保護(hù)、成本控制及網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立性在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中的核心價(jià)值。掌握本地部署的基礎(chǔ)認(rèn)知：熟悉模型參數(shù)量（B）、量化技術(shù)（Quantization）及主流硬件要求。熟悉DeepSeek模型家族：了解DeepSeek-V3與R1的技術(shù)特點(diǎn)及其在國(guó)產(chǎn)大模型中的領(lǐng)先地位。精通本地部署實(shí)戰(zhàn)流程：掌握Ollama的安裝、配置及DeepSeekR1各版本模型的部署與交互。具備系統(tǒng)優(yōu)化能力：能夠根據(jù)硬件條件（如顯存、內(nèi)存）選擇最合適的模型規(guī)模并進(jìn)行GPU加速配置。提升跨平臺(tái)應(yīng)用能力：了解從命令行到圖形化界面（如PageAssist）的多種交互模式。教學(xué)重點(diǎn)1. 本地部署的核心優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)安全（主權(quán)）、離線運(yùn)行、低延遲與長(zhǎng)期運(yùn)行的成本優(yōu)勢(shì)。2. 模型選擇指南：根據(jù)顯存（VRAM）和內(nèi)存（RAM）精準(zhǔn)匹配1.5B、7B、14B、32B等不同規(guī)模的模型。3. Ollama工具鏈應(yīng)用：安裝配置、模型拉取（Pull）、運(yùn)行（Run）及參數(shù)優(yōu)化。4. DeepSeekR1實(shí)戰(zhàn)：針對(duì)Windows環(huán)境的完整部署閉環(huán)。教學(xué)難點(diǎn)1. 量化技術(shù)與性能的權(quán)衡：理解4-bit量化等技術(shù)如何在損失極小精度的情況下大幅降低硬件門檻。2. 環(huán)境配置與故障排除：解決路徑配置、CUDA環(huán)境識(shí)別及模型存儲(chǔ)遷移等實(shí)際操作問(wèn)題。3. 推理速度優(yōu)化：針對(duì)CPU與GPU推理速度差異的原理分析及優(yōu)化策略。教學(xué)方法1. 多媒體演示與對(duì)比教學(xué)：通過(guò)對(duì)比云端API調(diào)用與本地運(yùn)行的響應(yīng)延遲及隱私合規(guī)性，直觀展示價(jià)值。2. 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)操演示：教師現(xiàn)場(chǎng)演示從安裝Ollama到對(duì)話DeepSeek的全過(guò)程，增強(qiáng)直觀感受。3. 任務(wù)驅(qū)動(dòng)法：要求學(xué)生在實(shí)訓(xùn)課上獨(dú)立完成一個(gè)特定規(guī)模模型的部署并解決遇到的配置問(wèn)題。4. 小組討論與案例研究：討論在醫(yī)療、金融等高敏感行業(yè)，本地部署如何解決“不敢用AI”的痛點(diǎn)。教學(xué)手段網(wǎng)絡(luò)資源應(yīng)用、在線教學(xué)平臺(tái)教學(xué)過(guò)程課程思政元素說(shuō)明：*號(hào)標(biāo)注的是課程思政的融入點(diǎn)一、導(dǎo)入1.現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)引入：提問(wèn)學(xué)生“如果你正在為一個(gè)金融公司開(kāi)發(fā)AI助手，你敢把公司的核心賬目傳給云端模型嗎？”。2.網(wǎng)絡(luò)依賴性思考：假設(shè)在斷網(wǎng)或極弱網(wǎng)環(huán)境下，如何保證AI服務(wù)的連續(xù)性？3.引出主題：介紹“本地部署”如何將千億參數(shù)的智慧“關(guān)進(jìn)”個(gè)人電腦的硬盤(pán)里。二、進(jìn)行重點(diǎn)知識(shí)的講解數(shù)據(jù)主權(quán)與數(shù)字韌性：避免敏感數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)，符合GDPR及《個(gè)人信息保護(hù)法》。解決“數(shù)字?jǐn)喙憋L(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的自主可控。極致的隱私與安全：個(gè)人日記、商業(yè)秘密不經(jīng)過(guò)公網(wǎng)傳輸。零運(yùn)行成本與低延遲：一次購(gòu)買硬件，終身免費(fèi)使用，無(wú)Token計(jì)費(fèi)焦慮。局域網(wǎng)/本機(jī)響應(yīng)，無(wú)網(wǎng)絡(luò)延遲波動(dòng)。（二）本地部署的基礎(chǔ)認(rèn)知量化（Quantization）技術(shù)：解釋為何能將幾十GB的模型縮減到幾GB。核心原理：將16位浮點(diǎn)數(shù)降至4位整數(shù)，極大降低顯存需求。硬件匹配原則：入門級(jí)（4B-8B模型）：8GB顯存或16GB內(nèi)存。進(jìn)階級(jí)（14B-32B模型）：12GB-24GB顯存。專家級(jí)（70B以上）：多卡互聯(lián)或海量系統(tǒng)內(nèi)存。（三）認(rèn)識(shí)DeepSeek：國(guó)產(chǎn)大模型的驕傲模型背景：介紹深度求索（DeepSeek）的崛起。DeepSeekR1特點(diǎn)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)賦能，邏輯推理能力對(duì)標(biāo)OpenAIo1。開(kāi)源開(kāi)放：提供從1.5B到671B的全系列版本，極其適合本地部署。三、實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)：DeepSeekR1本地化實(shí)戰(zhàn)（2課時(shí)）（一）實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備軟件：Windows10/11，Ollama官方客戶端。硬件：實(shí)訓(xùn)室PC（建議RTX3060或以上，或16G內(nèi)存）。（二）核心步驟演練Ollama環(huán)境部署：訪問(wèn)官網(wǎng)下載并執(zhí)行安裝。配置環(huán)境變量OLLAMA_MODELS以遷移模型存儲(chǔ)路徑（避免擠占C盤(pán)）。模型拉取與運(yùn)行：命令行輸入：ollamarundeepseek-r1:7b。觀察下載進(jìn)度，理解模型分層加載機(jī)制。GPU加速驗(yàn)證：使用nvidia-smi命令檢查顯存占用情況，確認(rèn)模型是否運(yùn)行在GPU上。交互與壓力測(cè)試：進(jìn)行多輪對(duì)話，觀察推理速度（tokens/s）。模擬復(fù)雜任務(wù)：編寫(xiě)Python算法或進(jìn)行長(zhǎng)文總結(jié)。（三）進(jìn)階：圖形化交互界面PageAssist插件安裝：在瀏覽器中安裝PageAssist，連接Ollama后端。體驗(yàn)類似ChatGPT的網(wǎng)頁(yè)端交互感。（四）實(shí)驗(yàn)步驟與任務(wù)清單1. 任務(wù)1：路徑自定義：修改系統(tǒng)環(huán)境變量，將模型默認(rèn)保存位置從C:\Users\...遷移至D:\LLMs。2. 任務(wù)2：多版本對(duì)比：分別拉取1.5b和7b版本，記錄兩者在處理同一邏輯題時(shí)的推理耗時(shí)。3. 任務(wù)3：并發(fā)訪問(wèn)測(cè)試：嘗試同時(shí)打開(kāi)兩個(gè)命令行窗口與模型對(duì)話，觀察系統(tǒng)的資源分配。4. 任務(wù)4：圖形化集成：利用Ollama提供的API端口，在PageAssist中配置自定義Prompt模板。實(shí)驗(yàn)教學(xué)小結(jié)強(qiáng)調(diào)“按需部署”：不盲目追求參數(shù)量，硬件適配才是本地化的精髓。培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)意識(shí)：本地模型社區(qū)（如HuggingFace、GGUF）更新極快，需保持關(guān)注。?數(shù)字韌性與國(guó)家安全：*強(qiáng)調(diào)國(guó)產(chǎn)模型（DeepSeek）在打破國(guó)外技術(shù)壟斷、保障國(guó)家數(shù)據(jù)主權(quán)方面的戰(zhàn)略意義，激發(fā)