重庆人工智能学院算力服务保障平台专项培训指南
此次培训彻底摒弃传统单向灌输模式，采用“理论授课+代码实操+现场排错+真机演练”四位一体教学法。课程内容紧密对接产业核心诉求——国产AI算力如何高效落地、大模型训练与部署的最佳实践，全部集成进入课程模块。
重庆数字资源集团技术专家首先深入剖析国产芯片底层架构，重点拆解阿里平头哥训推一体芯片的硬件规格、软硬件生态体系及主流大模型适配清单，覆盖通义千问、LLaMA等多个主流基座。随后聚焦Notebook开发环境，现场逐步演示清华pip源与阿里云apt源配置、modelscope模型下载、OSS数据集挂载、git-lfs大文件拉取等高频操作，并介绍平台上预置的多款PyTorch、TensorFlow专用镜像环境。
实操环节设置了三个实战斗案例：基于MNIST数据集完成图片分类小模型的全流程训练；利用通义万相Wan2.2-Animate-14B数字人模型进行视频生成微调；依托ms-swift框架对Qwen3-4B大模型实施LoRA微调，最终通过curl接口验证在线推理效果。针对训练中高频出现的“显存溢出”、“环境版本冲突”、“pip源访问超时”、“共享内存不足”、“端口被占用”等典型问题，专家系统整理出一份故障排查知识库，并重点传授使用“ppu-smi”命令实时监控算力卡资源占用的操作规范——养成该习惯可显著减少排错耗时。
学员分组独立完成环境初始化、模型拉取、微调训练、推理部署的全链路实操，专家在组间巡回提供一对一指导。现场答疑环节中，学员踊跃提问，围绕国产算力迁移方案、大模型本地化部署策略、科创项目算力资源申请流程等话题展开深度讨论。多名学员反馈，本次培训有效填补了从算法代码到工程化落地的实操断层，对学科竞赛、毕业设计及AI项目研发均构成实质性能力支撑。
本次专项培训是学院深化产教融合、加速国产算力人才梯队建设的关键举措。下一步，学院将与重庆数字资源集团持续开放算力平台实训资源，系统贯通“课堂理论学习—平台实操训练—产业场景落地”的人才培养闭环，助力学生精准对接国产AI算力产业的发展节奏。