2025年大模型平台落地实践研究报告 | 附下载（免费）

本报告旨在为各行业企业在建设落地大模型平台的过程中，提供有效的参考和指引，助力大模型更高效更有价值地规模化落地。本报告系统性梳理了大模型平台的发展背景、历程和现状，结合大模型平台的特点提出了具体的落地策略与路径，同时详细分析了大模型平台的关键能力及其建设要点，并对多个行业的落地案例进行了深入剖析，最后对大模型平台的发展趋势进行展望。

以大模型为核心的人工智能技术正以空前的速度、规模和深度重塑全球格局，深刻改变着人类的生产生活方式，对世界经济发展、社会变革及文明进程产生重大而深远的影响。大模型平台作为连接大模型技术与应用场景的桥梁，近两年来发展迅速，从早期单一功能的模型训练调优能力，到如今集模型训练、推理部署、服务供给、应用开发、运营管理于一体的综合性平台，成为大模型规模化落地的有力支撑。

大模型平台是大模型落地的工程化基座，将基础模型转化为业务场景下的大模型应用，构建起覆盖模型开发、调优、部署、管理、应用的全生命周期工具链与技术支撑体系，为大模型落地过程中面临的技术转化、场景适配、效率提升等核心挑战提供系统性解决路径，破解从模型开发到实际应用的落地壁垒。然而大模型平台在建设和落地过程中，面临技术选型难、场景应用复杂多样、无建设指引等问题，且如何为数据和模型提供安全可信的管理和应用环境，如何为大模型应用提供灵活便捷的构建能力，成为大模型平台是否好用的关键。

来源：北京百度网讯科技有限公司、中国信息通信研究院

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

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基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

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实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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