元脑企智大模型平台助力！“双一流”高校AI实训实践平台升级

从理论到应用：实践驱动卓越工程师培养

卓越工程师是科技创新和产业发展的稀缺资源。培养卓越工程师需要使工程教育的办学方式实现从学科专业单一性和独立性向学科大类交叉、校企深度融合模式的根本转变；使培养目标实现从重视理论传授向重视工程创新能力培养的根本转变；使评价标准实现从唯论文唯奖项等向考察实际创新贡献为主的根本转变。

当前，大模型等AI技术已成为前沿探索和产学研融合的重要方向，而AI for Science也成为推动科学发展的关键力量。通过开设人工智能专业课程，可以让学生具备AI素养、了解产业前沿、养成创新思维，构建起自己的AI知识体系。然而，要让学生熟练掌握大模型等AI技术，培养出具备工程创新能力的卓越工程师，仅依靠理论学习是不够的，还需要为其营造真实的大模型开发、运行场景，在实践操作中提高自身能力，让想法从“纸上”落到“地上”。

当前大模型技术门槛高，仅开发过程就包括了数据准备、模型训练、微调、部署上线等多个环节。数据准备阶段涉及到数据清洗、标注等工作，数据质量直接影响模型效果；模型训练阶段，可能会因为参数设置不合理导致训练时间过长或者模型无法收敛……要精准解决这些工程化的问题，需要反复试错，消耗大量的计算资源。特别是面对复杂的代码开发环境，给师生带来了极高的学习门槛，严重影响教学和科研进程。因此，学院迫切需要一个简单、高效、人人易用的大模型开发平台，方便师生根据自身研究与教学需求快速上手，推动具有实际应用能力的卓越工程师培养，加速AI创新力的释放。

元脑企智高效打造实训平台，降低AI教学与实操门槛

全新的大模型实训实践一体化平台，提供了自动化数据处理、零代码微调与检索增强生成（RAG）等大模型应用开发功能，同时支持多元算力与多种模型管理，可快速部署调优大模型，有效解决了AI应用开发流程复杂、门槛高和多元多模适配难、试错成本高等挑战，为学生掌握大模型实训实践技能提供坚实的平台支撑，培养他们对多样化计算架构的运用能力，满足师生在教学、科研中的多元AI算力资源与大模型应用创新需求。

该平台可实时支持50名学生的实践需求，以人工智能驱动多学科交叉研究，引导数学、物理、医学、化学、生物科学等不同专业学生应用大数据、人工智能等技术分析和解决传统学科中的问题，让每个学生都能拥有独立训练、部署和优化自己的AI大模型的能力，以满足其在课题实习、论文研究方面的科研需求，进一步完善学练赛一体化人才培养体系。元脑企智EPAI提供的工具平台，能够显著减少师生在数据准备、模型训练等阶段所需的资源消耗，降低大模型教学与实操门槛，强化学生的实训与实践能力，促进大模型等前沿AI技术与高等教育教学的深度融合，培养一批掌握新兴AI技术、具备跨学科协作能力的复合型人才。

未来，浪潮信息将继续在产教融合领域深化高校合作，为人才培养注入AI新动能，助力产学研用融合发展，为培养具备关键技术创新能力、善于解决复杂工程技术难题、具有创造性发明发现的卓越工程师贡献力量。