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

1. 大型语言模型基础
   1. 1.1 LLM的架构与工作原理
   2. 1.2 主流LLM及其特点（如GPT、BERT等）
2. 小模型的部署
   1. 2.1 小模型的选择与使用场景
   2. 2.2 模型部署的技术栈与工具
3. 运维数据整理
   1. 3.1 数据收集与管理的最佳实践
   2. 3.2 运维数据的分类与标注
   3. 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

1. 日志分析与故障诊断
   1. 4.1 日志分析的必要性与挑战
   2. 4.2 LLM在日志分析中的应用
      1. 故障模式识别与分析
      2. 生成故障诊断报告
2. 故障诊断与预防性维护
   1. 5.1 LLM在故障预测中的应用
      1. 通过历史数据分析生成预测模型
      2. 实时监控与告警系统集成
   2. 5.2 预防性维护建议生成
      1. 根据故障模式生成维护计划
      2. 经验知识库的构建与利用
3. 网络安全中的LLM应用
   1. 6.1 恶意流量检测
      1. 利用LLM自动识别恶意流量特征
      2. 实时监控与响应机制的设计
   2. 6.2 安全日志分析
      1. LLM在安全事件识别中的应用
      2. 自动生成安全事件报告与响应措施

第三部分：性能优化与自动化运维

1. 性能优化
   1. 7.1 性能瓶颈分析
      1. LLM在性能分析中的角色
      2. 生成性能瓶颈识别报告
   2. 7.2 资源调度优化：基于LLM生成最优资源调度方案
2. 自动化运维
   1. 8.1 自动化脚本生成
      1. 利用LLM生成常见运维脚本
      2. 自适应脚本的设计与实施
   2. 8.2 自动化文档生成
      1. 生成运维文档的标准化流程
      2. 文档内容的自动更新与管理

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

1. 中信银行：LLM Driving课程
   1. 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。
   2. 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。
2. 广汽如祺：AIGC大模型应用开发技能培训
   1. 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。
   2. 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

1. Python&Go语言后端开发
   1. 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。
   2. 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。
2. 语音测评（GOP）服务
   1. 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。
   2. 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。
3. 语音识别（ASR）服务
   1. 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。
   2. 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