算力赋能AI实训|重庆人工智能学院算力服务保障平台专项培训顺利开展

近日，重庆人工智能学院联合重庆数字资源集团成功举办算力服务保障平台第三次专项技术培训。本次培训面向学院在读学生开放，同学们踊跃报名参与，依托国产算力平台完成了从理论认知到全流程实操的系统化学习。

技术专家授课现场

培训采用“理论授课+代码实操+现场排错+真机演练”一体化教学模式，紧扣国产AI算力落地、大模型训练与工程化部署等产业需求，结合学生课程学习与科创项目实际场景设计课程内容。重庆数字资源集团的技术专家从国产芯片基础能力入手，系统讲解了“阿里平头哥训推一体芯片”的硬件参数、软硬件生态及主流大模型适配清单，涵盖Qwen、DeepSeek、Llama等模型。此外，专家还聚焦Notebook开发环境，演示了清华pip源、阿里云apt源配置、modelscope模型下载、OSS数据集挂载、git-lfs大文件拉取等常用操作，并介绍了平台多款PyTorch、TensorFlow专用镜像环境。

现场特别设置实操实训环节，专家通过三个实战案例开展教学：基于MNIST数据集完成图片分类小模型全流程训练；利用通义万相Wan2.2-Animate-14B数字人模型进行视频生成微调实训；依托ms-swift框架实现Qwen3-4B大模型LoRA微调，并现场通过curl接口验证在线调用效果。针对显存溢出、环境版本不兼容、pip源访问异常、共享内存不足、端口占用等常见报错，专家专门梳理了故障排查知识库，指导学生使用“ppu-smi”命令实时监控算力卡资源占用状态，养成规范使用习惯。

参训学生专注完成实训操作

随后，学生分组独立完成环境配置、模型下载、微调训练、推理部署等整套任务，专家巡回进行一对一辅导。参训学生围绕国产算力迁移、大模型本地部署、科创项目算力资源申请等问题积极提问，现场研讨氛围热烈。同学们纷纷表示，本次培训弥补了从算法代码到工程落地的实操短板，为学科竞赛、毕业设计与AI项目研发打下了扎实基础。

本次专项培训是学院深化产教融合、推进国产算力人才培养落地的重要举措。后续，学院将联合重庆数字资源集团协同配合、共同做好师生服务保障，持续开放算力平台实训资源，助力学生紧跟国产AI算力产业发展趋势，夯实工程实践能力，打通“课堂学习—平台实训—产业落地”的人才培养链路。

值班副总编：李飞云