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雷达卡
在11月下旬至12月上旬期间，TsingtaoAI技术团队为汇丰银行定制并交付了一套AI运维工程师实训课程，深度融合大语言模型（LLM）技术与实际运维场景。整个培训体系分为三个阶段，系统性地提升学员在智能运维领域的综合能力。
第一阶段围绕LLM基础架构与轻量级模型部署展开，重点讲解Transformer结构、注意力机制以及主流模型如ChatGLM-6B和LLaMA3-8B的技术特性。通过Docker容器化技术实现模型在GPU与CPU环境下的高效部署，并结合资源调度策略优化运行效率。
第二阶段聚焦于LLM在运维核心任务中的应用，包括日志智能分析、故障模式识别、安全事件检测等。基于历史运维数据构建预测模型，集成实时监控与告警机制，提升故障预警的准确性与时效性。同时，利用模型生成诊断报告与预防性维护建议，增强系统的自我感知与响应能力。
第三阶段致力于实现运维流程的自动化与智能化升级，涵盖性能瓶颈诊断、资源动态调度优化、自动化脚本生成及标准化文档输出等内容。学员将在真实数据环境中完成端到端实操，掌握从模型部署到智能决策的完整闭环流程。
该课程显著提升了系统稳定性与运维效率，精准契合金融行业对高可用、高安全AI驱动运维的需求，助力企业推进智能化转型进程。
第1课：LLM基础与模型部署
课程目标
- 理解大语言模型的基本架构与工作原理
- 掌握轻量级模型的选择标准、部署方法及运维数据管理流程
- 具备搭建基础LLM运行环境的能力，并能准备用于训练与分析的数据集
实训方案
LLM基础与模型部署
1.1 LLM Transformer架构与工作原理
深入解析Transformer的核心结构，包括自注意力机制、前馈网络、位置编码等组件；梳理模型的训练与推理流程，帮助学员建立完整的理论认知。
1.2 主流LLM及其特点
对比分析GPT、BERT、LLaMA、ChatGLM等典型模型的技术优势与适用场景，指导学员根据实际需求选择合适的模型架构。
小模型的部署
2.1 小模型的选择与使用场景
探讨轻量级模型在计算资源受限环境下的部署优势，适用于边缘设备或低延迟响应场景。
2.2 Docker/GPU-CPU模型部署技术栈
介绍基于Docker的容器化部署方案，涵盖资源分配、镜像构建、模型加载与服务封装等关键技术环节。
运维数据整理
3.1 数据收集与管理的最佳实践
提供数据采集、清洗、存储与访问控制的标准流程，确保数据质量与安全性。
3.2 运维数据的分类与标注
讲解如何对日志、监控指标、告警记录等多源异构数据进行结构化分类与语义标注。
3.3 构建高质量的训练数据集
指导学员从原始数据中提取有效特征，形成可用于模型微调或下游任务的标注数据集。
实操练习
- 完成ChatGLM2-6B或LLaMA3-8B的本地环境搭建与容器化部署
- 执行示例日志数据的采集、清洗、分类与标注操作，为后续智能分析打下数据基础
输出成果
各小组提交一份包含模型部署过程与数据预处理流程的基础报告。
总结与课后作业
课程总结：回顾Transformer架构要点、模型部署关键步骤及运维数据管理规范。
课后作业：提交一份关于小模型部署及自有日志数据整理的实践报告。
第2课：LLM在运维中的应用
课程目标
- 掌握LLM在日志分析、故障诊断与预防性维护中的具体应用场景
- 能够借助LLM生成故障诊断报告与维护建议
实训方案
日志分析与故障诊断
4.1 日志分析的必要性与挑战
阐述传统日志分析面临的复杂性问题，如海量数据、非结构化文本、误报漏报等痛点。
4.2 LLM在日志分析中的应用
演示如何利用LLM进行日志聚类、异常模式识别、语义解析与根因定位。
故障诊断与预防性维护
5.1 LLM在故障预测中的应用
基于历史数据分析构建预测模型，结合实时监控数据触发预警机制，实现早期风险识别。
5.2 预防性维护建议生成
利用模型归纳常见故障模式，自动生成维护计划，并辅助构建可复用的经验知识库。
LLM在网络安全中的应用
6.1 恶意流量检测
展示LLM如何识别潜在恶意请求的特征模式，设计自动响应机制以应对突发安全威胁。
6.2 安全日志分析
应用于防火墙、IDS/IPS等系统的日志解析，快速识别可疑行为并生成安全事件摘要。
实操练习
- 使用LLM对模拟日志进行异常检测与分类
- 生成详细的故障定位报告与预防性维护方案
- 开展安全事件模拟演练，输出事件响应分析报告
总结与课后作业
课程总结：强调LLM在提升运维诊断效率与安全保障能力方面的核心价值。
课后作业：提交一份基于时序监控数据或安全日志的故障预测与安全事件分析报告。
第3课：性能优化与自动化运维
课程目标
- 掌握LLM在系统性能优化与自动化运维中的实践路径
- 能够生成可执行的运维脚本、标准化文档，并制定资源调度策略
实训方案
性能优化
7.1 性能瓶颈分析
利用LLM分析系统运行日志与监控数据，识别潜在性能瓶颈，并输出结构化诊断报告。
7.2 资源调度优化
基于负载变化趋势与资源利用率数据，由模型推荐最优资源配置与调度方案。
自动化运维
8.1 自动化脚本生成
通过自然语言指令驱动LLM生成常用Shell、Python脚本，支持安全事件响应、配置变更等自动化操作。
8.2 自动化文档生成
实现运维手册、变更记录、巡检报告等文档的自动生成与动态更新，保障信息一致性与时效性。
实操练习
- 根据给定任务描述，生成可运行的运维自动化脚本
- 构建标准化运维文档模板，并实现内容的智能填充与版本管理
输出成果
各小组完成一套性能优化实施方案与配套的自动化运维文档体系。
实训技术专家介绍
陈老师 | AI智算技术专家
CS硕士，主攻高性能计算方向
职业背景：
曾任中国电?科技集团高性能计算研发工程师，一线智算厂商AI基础设施工程师，现任TsingtaoAI公司AI框架与应用研发工程师。
专业领域
华为昇腾技术栈：
精通昇腾AI平台的技术生态，涵盖算子开发、HCCL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AI计算集群的架构设计、硬件选型、网络规划与系统集成，持续提升集群整体性能与可靠性。
深度学习与高性能计算：
研究分布式训练框架优化技术，推动大模型在多节点环境下的高效训练与推理。
网络与系统集成：
在复杂网络拓扑下实施系统整合，确保数据传输效率与系统运行稳定。
AI开发框架：
熟悉主流AI框架的底层机制与扩展能力，支持定制化AI解决方案的研发与落地。
具备多种AI开发框架的深入应用能力，熟练掌握NCE fabric、NCE insight fabric、MindX以及ModelArts平台的高阶功能与工程实践。
代表性项目经验
北京昇腾人工智能计算中心
负责内容：主导智算集群的整体建设与交付工作，涵盖硬件设备选型、系统集成实施、网络配置与性能调优。同时承担昇腾平台上的算子开发与优化任务，提升底层计算效率。
实际项目交付成果：成功完成100P规模的智算集群部署，显著增强系统的计算吞吐能力和整体稳定性，有效支撑大规模人工智能应用场景的需求。
GFDX智算集群项目
负责内容：全面主导智算集群的技术架构设计与端到端交付流程，包括设备评估与选型、系统级集成方案制定及网络设备的具体配置工作。
实际项目交付成果：顺利交付62.5P算力级别的智能计算集群，保障系统在高负载场景下的高效运行与长期稳定表现。
首都在线智算集群项目
负责内容：牵头开展智算集群的设计与部署实施，重点负责硬件选型决策、集群网络架构规划，并对HCCL集合通信机制进行深度优化配置。
实际项目交付成果：成功落地80P算力规模的智算集群项目，实现高性能数据处理与强大并行计算能力的融合。
教学与培训经历
昇腾技术专项培训
面向多家企业单位及科研机构提供定制化技术培训服务，内容覆盖昇腾平台的算子开发、HCCL通信优化策略、以及智算集群的规划与建设实务。
教学特色与方法论
注重将复杂理论知识与真实项目案例相结合，采用“理论讲解+实操演练”的双轮驱动模式。通过典型场景剖析和动手实验环节，帮助学员快速掌握核心技术要点，并具备独立应用于实际项目的综合能力。
实训课程内容示例
某智算中心运维厂商培训课程
1. InfiniBand（IB）网络专题
- IB网络的基本概念与工作原理
- 传输协议详解：深入解析RC、UC、UD三种主要模式及其数据传输机制
- IB网络硬件组成：介绍交换机、路由器、HCA（主机通道适配器）、TCA等核心组件的功能与连接方式
- 常见故障诊断与排除方法：结合现场问题进行排查思路训练
- 实操环节：模拟典型网络异常场景，指导学员完成定位与修复流程
· GPU架构与CUDA编程基础
- NVIDIA GPU体系结构特点与关键技术指标
- CUDA编程模型概述与基本语法入门
- GPU内部执行单元结构分析与性能瓶颈识别
- 实际加速案例分享：展示GPU在典型计算任务中的性能提升效果
- CUDA程序优化技巧：涵盖内存访问模式、线程组织、异步执行等关键点
- 高级工具链介绍：包括Nsight、nvprof、cuBLAS、cuDNN等生态组件的应用
· 算力集群规划与性能调优
- 算力集群整体架构设计原则与最佳实践
- 软件栈构建与集群性能评估方法
- 集群性能调优进阶技术：从拓扑感知调度到通信路径优化
- 实战经验分享：解决资源争抢、带宽瓶颈等问题的有效手段
智算集群开发调优 —— 某运营商研发中心
- 昇腾算子开发相关
- 常见错误码解读与问题排查流程
- 自定义算子的调用方式与调试技巧
- 高阶融合算子的设计与实现路径
- HCCL集合通信专题
- HCCL常见错误类型与应对策略
- 通信算法原理与对应算子开发实践
- HCCL新特性的使用场景与性能调优建议
- 昇腾智算集群网络管理
- NSLB1.0与NSLB2.0方案的技术实现细节
- 端网协同工作机制解析
- 集合通信建链过程与mpirun测试方法演示
- 华为AI开发框架与工具链应用
- 华为CCAE与NCE系统的操作与集成应用
- MindX与ModelArts平台的开发流程与典型用例
- 适配昇腾环境的AI框架迁移与部署策略
基于华为昇腾的分布式训练技术咨询 —— 某科研学术机构
采用 PyTorch DDP 实现 ResNet-18 模型在多GPU环境下的并行训练，显著加快 CIFAR-10 数据集的训练速度，同时保持模型精度不受影响。通过合理的环境初始化、数据分片与采样策略、模型分布式封装以及自动化的梯度同步机制，达成高效的并行计算目标。进一步引入混合精度训练、梯度压缩技术和自适应批处理大小调整策略，有效降低节点间通信开销，提升整体训练吞吐量。针对大规模分布式训练中的任务调度逻辑与容错恢复机制进行了系统性研究，确保训练作业具备良好的可扩展性与运行稳定性，最终输出一套高效、可靠且易于推广的分布式深度学习解决方案。
专家简介：张老师
AI运维领域资深技术专家，现任泰健科技CTO，著有《SRE原理与实践：构建高可靠性互联网应用》一书。
曾任虎牙直播资深运维专家与系统架构师，拥有长达20年的软件研发、系统架构、运维保障及SRE体系建设经验。曾担任项目研发负责人、SRE团队主管、架构委员会成员、事故管理委员会委员等职务。
为虎牙基于微服务架构的直播平台、音视频业务系统及海外业务构建了完整的稳定性保障体系。在混合多云部署、系统可观测性建设、应急预案体系、变更控制流程、AIOps智能化运维等领域具有深厚积累和丰富实战经验。多次作为核心负责人保障“英雄联盟全球总决赛”大型直播活动的系统稳定运行。
同时担任中国信息通信研究院分布式系统稳定性实验室高级技术专家，参与编制《信息系统稳定性保障能力建设指南》等行业标准文件。为《运维前线》书籍联合作者，多次受邀在GOPS、MSUP/EE、GDevOps、Takintalks等主流技术峰会发表主题演讲。
TsingtaoAI企业实训业务线致力于为企业提供涵盖大模型（LLM）、具身智能、AIGC、智算以及数据科学等前沿技术领域的专业实训服务。通过结合真实业务场景的案例实战与项目式学习模式（PBL），助力企业在AI转型过程中有效应对各类技术难题。
实训课程内容聚焦于AI大模型开发、Prompt工程、数据分析及模型优化等核心技术，并深度融合智能制造、医药健康、金融科技、智能驾驶等多个行业的实际应用需求。借助系统化的案例教学与实战项目训练，TsingtaoAI能够精准匹配企业技术团队的学习目标，显著提升员工的技术应用能力与实战水平，推动AI技术在企业内部的高效落地，为企业的持续创新和生产力升级提供坚实支撑。
值得注意的是，TsingtaoAI不仅专注于企业实训服务，同时也是一家具备完整AI产品研发能力的技术公司。公司核心团队由经验丰富的技术与产品人才组成，多数成员在大模型兴起之前便已长期深耕于AI产品开发领域。
在过去一年中，公司已成功为十余家来自医疗、教育、智能制造、人力资源等行业的客户定制开发了AI相关产品。这些实践经验使我们在AI解决方案的设计与实施方面积累了深厚的行业认知与方法论体系。我们相信，这种融合产品开发与企业赋能的双重背景，将有助于更深入地理解贵司的具体需求，提供真正贴合业务底层逻辑的“AI能力构建”路径。
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