大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。
图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
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📅 最新动态：2025 年 3 月 17 日
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文章目录
- 前言：一场技术与激情的双向奔赴
- 实训营概况速览
- 能力提升三维度评估
- 同学们的“高光时刻”数据
- 技术实践全记录：从环境搭建到模型部署
- 环境配置篇：跨越“第一道门槛”
- 模型部署实战：见证“Hello World”时刻
- 微调实操：让模型拥有“交大基因”
- 社区生态共建：AI 平台深度合作
- AI 特色功能实践
- 优秀学生项目孵化
- 总结
前言：一场技术与激情的双向奔赴
当 2025 年秋季的第一片梧桐叶飘落在交大校园时，一场关于人工智能未来的探索正在悄然展开。这不仅是技术的传授，更是认知的革新——从被动使用AI工具到主动创造智能体，从理论认知到工程实践。上海交通大学“AI赋能智汇高校实训营”正是这样一座桥梁，连接着学术前沿与产业实践，也连接着青年学子与AI的未来。
实训营概况速览
- 时间: 2025年秋季学期
- 地点: 上海交通大学（闵行校区）
- 参与规模: 超过300名交大学子
- 核心目标: 从零掌握大模型本地部署与微调全流程
- 特色亮点: 国内首个全面基于NPU生态的大模型实训课程
能力提升三维度评估
同学们的“高光时刻”数据
参与度爆表
- 课程满意度评分：4.8/5.0
- 课后代码提交率：92%
- 平均每人完成3.2个微调实验
- 累计GPU/NPU计算时长：超过5,000小时
成果展示墙
- 37个创意微调项目诞生
- 12个项目进入 AI 社区“优秀案例库”
- 最受欢迎应用方向：科研助手、创意写作、代码生成
技术实践全记录：从环境搭建到模型部署
环境配置篇：跨越“第一道门槛”
挑战场景还原：
“老师，torch_npu导入报错了！”
“镜像选择哪一个是正确的？”
——这是开课时最频繁的问题
我们的解决方案：
# 标准化环境配置流程（最终优化版）# 1. 镜像选择黄金法则PyTorch(openeuler-python3.10-pytorch2.1.0-openmind0.9.0)# 理由：Python3.10兼容性最佳，torch2.1.0与NPU适配最稳定# 2. 依赖安装“避坑指南”pip configsetglobal.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pipinstalltorch==2.5.1 torch_npunumpy==1.26.4transformers==4.52.4# 关键发现：transformers 4.52.4对中文多模态支持最优# 3. 环境校验“三连击”python -c"import torch; import torch_npu; import vllm_ascend"# 绿色√出现时，教室里响起的掌声至今难忘教学反思：
- 提前准备的“常见错误对照表”将问题解决时间缩短70%
- “三人小组互助制”让基础较弱的同学也能跟上进度
- 最受欢迎的教学创新：环境配置“闯关游戏”式教程
模型部署实战：见证“Hello World”时刻
技术路线演进：
Week 1: 基础文本模型 (Qwen2.5-3B) Week 2: 视觉语言模型 (Qwen2.5-VL-3B) Week 3: 国产多模态 (InternVL3.5-1B)代码实践精华：
# 从“复杂难懂”到“一键部署”的蜕变# 初版（学生普遍反映配置复杂）# vllm serve /path/to/model --port 8000 --max-model-len 16384 ...# 优化版（封装为simple_deploy.py）fromdeployment_kitimportModelDeployer deployer=ModelDeployer(model_name="Qwen2.5-VL-3B")deployer.launch(port=8000,api_type="openai")# 效果：部署时间从平均30分钟缩短至5分钟互动环节亮点：
- “模型对话接龙”：每组微调一个特色模型，串联成创意故事
- “Bug排查大赛”：最快解决部署问题的组获得算力奖励
- 最惊艳的学生作品：《红楼梦》风格的多模态对话模型
微调实操：让模型拥有“交大基因”
LoRA微调实战案例：
# 交大校史知识注入配置（student_project_01）model_name:Qwen2.5-7Bdataset:sjtu_history_qa.json# 学生自建的校史问答对lora_config:r:16alpha:32target_modules:["q_proj","v_proj"]training_args:num_epochs:3per_device_train_batch_size:4learning_rate:2e-4训练成果展示：
微调前： 问：上海交通大学何时成立？ 答：交通大学是一所历史悠久的高校... 微调后： 问：上海交通大学何时成立？ 答：上海交通大学前身为1896年创立的南洋公学，1921年定名为交通大学... 问：钱学森图书馆在哪里？ 答：位于上海交通大学闵行校区，是为纪念校友钱学森而建...技术突破点：
- 显存优化：QLoRA+梯度检查点，7B模型在24G NPU上可训练
- 数据质量：学生创新的“三阶段数据清洗法”
- 评估体系：自动化的ROUGE-L+BERTScore双指标评估
社区生态共建：AI 平台深度合作
AI 特色功能实践
| 功能模块 | 使用频次 | 学生评价亮点 |
|---|---|---|
| 模型库一键下载 | 287次 | “比HuggingFace快5倍” |
| 在线Notebook | 156次 | “随时随地继续实验” |
| 模型市场分享 | 42次 | “看到自己的模型被别人使用很有成就感” |
优秀学生项目孵化
项目1：SJTU-CodePal
- 团队：计算机系3名学生
- 技术：基于DeepSeek-Coder微调
- 特色：理解交大课程代码规范（如CS1101实验要求）
- 成果：被《程序设计基础》课程组采纳为辅助工具
项目2：医工交叉文献助手
- 团队：医学院+电院跨学科团队
- 技术：Qwen2.5-VL微调
- 特色：解析医学影像+文献摘要
- 成果：在生物医学工程实验室实际部署
总结
当钱学森图书馆的灯光照亮同学们调试代码的身影，当东下院的键盘声敲响AI时代的序曲，我们深切感受到：教育最美的模样，就是点燃学生眼中的光。那些为环境配置而紧锁的眉头，那些看到模型成功响应时绽放的笑容，那些跨学科碰撞出的思想火花——这些瞬间汇聚成了2025年秋天最温暖的记忆。
感谢每一位参与其中的交大学子，你们的热情与创造力是这趟旅程最宝贵的风景。感谢所有支持单位提供的资源保障。人工智能的未来属于青年，而你们，正站在创造未来的起点上。
路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。
