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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：上述挑战
授课形式：理论讲解、视频体验、案例解析、培训活动、分组讨论
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
当前，在全球步入“智能原生”深水区的背景下，人工智能已从辅助工具演变为国企数字化转型的“核心驱动引擎”。随着生成式大模型（LLM）的广泛应用，国企信息中心正面临从传统硬件维护向智能化算力调度的角色跃迁。然而，当前普遍存在“算力盲目投入”与“效率黑盒”的矛盾，员工往往在不理解张量计算（Tensor）、模型权重与硬件拓扑（Topology）逻辑的情况下进行作业，导致高价值算力资源的极大浪费。AI应用的部署不仅仅是点击“运行”，更是一场关于模型推理能力与算力效率的博弈。
与此同时，AI驱动的全链路自动化攻击体系已经形成，这使得AI应用和算力平台本身成为了黑客眼中的“皇冠上的明珠（Crown Jewels）”。在国企“新质战斗力”的建设过程中，算力的使用规范已直接挂钩国家数据安全合规要求。依据最 新发布的 GB/T 45577-2025 标准，企业在进行AI模型开发、测试、发布与运维的全生命周期中，必须建立起可感知的“网络空间地形图”，以应对AI驱动的智能化、隐蔽化勒索攻击所带来的威胁。
针对上述挑战，本课程立足于“理解底层逻辑、掌握优化技巧、守住合规红线”三大维度，旨在协助信息中心员工构建起一套安全、合规、高效的算力应用体系。我们将通过深度解析 Transformer、CNN、RNN 等主流架构的算力需求特性，指导学员如何在本地环境（如 Docker）与云端平台（如阿里PAI）之间进行最 优算力配置。课程不仅关注运行速度的提升，更强调在复杂的网络空间环境中，如何通过安全监测预警与异常行为识别，将 AI 算力转化为支撑国企高质量发展的稳健动力。
课程收益| Program Benefits
1. 提升AI应用逻辑重构与理性判断能力：透彻理解深度学习张量运算及不同架构（Transformer/CNN）的算力消耗特征，实现从“按经验盲目跑数”向“按逻辑科学调优”的高质量转变。
2. 掌握业务效能跃迁与模型部署调优技能：掌握模型量化、剪枝及知识蒸馏等主流优化技术，学会在本地 Docker 环境及 GPU 云端算力集群中进行高性能配置，确保数据安全、显著提升系统运行稳定性。
3. 构建排错韧性与高效持续运营模式：学会利用 RASP 动态防御及日志溯源技术进行实时排错，构建针对AI服务的监控仪表盘，确保业务连续性。
4. 领会与遵守合规底线：深刻领会“管业务必须管合规”原则，掌握 GB/T 45577 标准下的数据分类分级保护实务，形成防御勒索软件及防止敏感数据泄露的操作习惯。
1. 课程时间：3天，6小时/天
2. 课程人员：信息中心团队
课程类型: 技术赋能与管理风控融合型
综合性实战进阶课程，理论讲授 + 环境实操 + 案例分析 +场景模拟 + 分组讨论 + 课件移交(包括不限于操作手册、工具环境及代码部分)
课程大纲| Course Outline
第 一天：算力基础与本地大模型部署推荐——通俗理解，落地实测
一、 精准认知：AI模型运行的算力底层逻辑
1. 神经网络计算本质：张量创建（Tensor）、数值计算与张量拼接
2. 硬件需求评估：模型量级（如7B/13B）对内存、显存与带宽的硬约束
3. “规则驱动”向“模型驱动”的跨越：理解AI算力作为新质战斗力的内涵
一、 解构AI算力逻辑——通俗理解底层算力的运行原理
1. AI大模型是如何“运转”起来的
(1) 代码执行到结果输出：计算图、张量与算子概念通俗理解
(2) CPU vs GPU：为何AI大模型运算效率更加依赖GPU？（并行计算原理图解）
(3) 内存与显存的博弈：模型加载、中间变量与显存占用情况计算
1. 常见AI应用场景的算力需求画像
(1) 文本模式：大模型对生成式文本的显存消耗量图解：通过大家熟知的模型参数量与显存占用的换算公式来说明
(2) 非文本模式：图像识别与生成的计算密集特性与要求：批处理对算力的影响，突出并行计算高强度效果
(3) 数据分析类任务的瓶颈识别：是IO瓶颈还是计算瓶颈？
一、 架构透析：不同算法模型的算力指纹
1. Transformer 架构：多头注意力机制的并行计算优势解读
2. CNN 卷积神经网络：图像分析中的局部感知与计算密度
3. RNN 系列模型：序列数据的算力瓶颈与梯度消失问题
4. 为什么是Transformer？--从BERT到GPT的技术演进趋势进行说明
一、 本地硬件环境体检与效能最 大化
1. 显卡驱动与环境配置：CUDA、cuDNN的正确安装与版本兼容
2. 系统资源监控实战：如何用任务管理器和专业工具“看透”资源占用
3. 笔记本与工作站的优化策略：散热、电源管理与性能模式设置
一、 掌握本地模型运行优化技巧
1. 模型量化技术入门：浮点数16位、整型8位量化对速度与精度的影响实测
2. 推理框架选择与配置：Ollama、LM Studio等工具的后台参数解读
3. 上下文窗口管理：如何通过优化提示词长度降低显存消耗
一、 性能测试与评估：算力基准测试
1. 基于 Python 的 Numpy/PyTorch张量运算性能对比测试
2. 性能评估：计算设备（CPU vs GPU）在不同批处理规模下的吞吐率表现
一、 本地大模型部署与测试
1. 课程实战：在本地私有环境中部署一个开源大模型。课前提供调研问卷，根据学员反馈情况，指定部署具体厂商的开源大模型，具体操作流程与效果目标如下：
(1) 模型选型与下载：讲解如何根据硬件条件选择参数规模适合大小的模型
(2) 配置文件修改：调整线程数、GPU层数加载等关键参数
(3) 效果对比：优化前后推理速度与资源占用率对比记录
一、 算力成本分析
1. 推理成本：Token计费逻辑与优化
2. 训练/微调成本：GPU租用与显存预估
3. 算力成本与定价策略（商业核心）
(1) 私有化部署工具：Ollama (本地开发)、vLLM (高并发推理加速)、TensorRT-LLM (英伟达)
(2) Token消耗：输入/输出Token成本优化落地（以DeepSeek“价格屠夫”策略为例）
(3) SaaS 模式定价：按席位 vs 按调用量 vs 混合定价
(4) GPU 选型指南（示例）：A100 vs A10 vs 4090 --显存需求与并发量估算公式
一、 部署模式分类：
(1) 公有云API vs 云端私有化部署 vs 本地私有化部署（Local LLM），从应用效率，数据安全性要求、成本投入几部分指标综合衡量所选模式
1. 第二天：降本增效，云端资源管理与进阶调优——云部署模式
一、 理解云端算力模式
1. 云厂商AI基础设施概览：从虚拟机到Serverless推理服务
2. 计费模式分类：按量计费、包年包月与竞价实例的选择策略
3. 成本控制实战：设置预算警报与资源自动释放机制，需要根据不同应用场景选择不同资源占用模式，统筹兼顾成本要求
一、 API调用优化与并发管理
1. API调用的网络延迟与计算延迟：识别时间资源占用分布情况，选择最 优渠道和方案
2. 并发控制策略：QPS限制、重试机制与指数退避算法应用
3. 批量请求技术：如何通过合并请求提升吞吐效率
1. 实操环节：编写脚本调用云端大模型API
(1) 原始性能测试：记录单次调用耗时与并发表现
(2) 应用优化策略：实时异步调用与批量处理改造
(3) 压测对比：优化后的吞吐量提升效果分析
(4) 基于阿里云PAI平台的 DSW环境搭建与资源清理实践
一、 API 驱动应用：基于Flask/Gradio框架的服务化封装与交付方案介绍
一、 模型压缩技术：模型量化、剪枝代码实现与关键功能详解
二、 知识蒸馏：如何针对大模型在性能与算力成本之间取得平衡？
三、 训练策略优化：计划采样与权重绑定技术应用，如何减少模型参数量、提升训练效率，改善模型性能
一、 系统日志溯源：快速定位进程异常退出、显存溢出原因分析
二、 痕迹检测功能应用：识别模型运行中的异常调用链
三、 实操演练：基于RASP技术的零日漏洞“免疫式”拦截
一、 数据传输与预处理的加速
1. 数据管道优化：减少“木桶效应”，让数据足够支撑模型
2. 缓存机制应用：本地缓存与Redis在AI推理中的应用场景
3. 数据压缩与传输：减少网络IO对算力等待的影响
一、 模型微调与推理加速进阶
1. 提示词工程对算力的节省：精准指令减少无效计算轮次
2. 常见报错与稳定性保障：内存溢出的预防与处理
3. 容器化部署入门：利用Docker实现环境隔离与快速迁移
第三天：提升排错技能水平，养成安全合规习惯--AI算力合规使用与习惯养成
一、 数据资产盘点：识别AI模型投喂数据中的“皇冠明珠”
二、 分类分级保护：个人信息、重要数据在算力平台上的隔离存储
三、 全生命周期管控：从收集、训练到生成、删除的合规核查节点
一、 故障诊断方法论
1. 排错基本流程：复现问题、隔离变量、日志分析
2. 典型报错代码解读：CUDA内存溢出、连接超时等
3. 日志分析基础：如何从海量日志中提取关键报错信息，支持追溯排查
一、 典型场景排错演练
1. 场景一：模型加载失败或推理速度骤降
(1) 排查大模型驱动版本、显存碎片整理与进程冲突情况
1. 场景二：API调用频繁报错或超时
(1) 排查网络代理、并发阈值与负载均衡问题
1. 场景三：服务器CPU/GPU利用率异常飙升
(1) 排查死循环代码、僵尸进程与挖矿病毒风险
1. 防御博弈演练：应对 AI 驱动的智能化威胁
(1) 勒索软件态势：Weaxor、LockBit5.0 攻击路径及针对算力节点的破坏模式分析
(2) 账号与鉴权安全：如何防止远程桌面协议弱口令与 VPN 漏洞导致算力被“肉鸡化”？
(3) 应急响应SOP：制定发现内网系统感染后的第 一时间“隔离、断网、凭证清理”清单
一、 算力使用的安全与合规红线
1. 数据隐私保护：敏感数据脱敏处理与本地化运行优先原则
2. 合规使用开源模型：开源协议风险与境外模型供应链安全解析
3. 资源使用规范：禁止与业务无关的脚本调度，遵循最小权限账号管理原则
一、 养成高效的AI算力使用习惯
1. 任务调度习惯：利用非高峰时段运行重算力任务
2. 资源释放习惯：任务结束后的显存清理与环境重置，根据业务应用环境需要确定资源释放的时间点与资源释放状态
3. 持续学习习惯：关注新技术动态，更新优化知识库
一、 决策支持：通过仪表盘实时监测算力利用率与安全风险指标
二、 习惯塑造：全员签署《算力合规使用承诺书》，建立依规履职底线意识
三、 知识测评：AI算力、算法与安全融合能力综合考核
四、 综合实战考核
1. 模拟故障排除流程：给定一个运行异常的AI环境，要求在规定时间内定位并解决
2. 优化方案设计：针对一个具体的AI业务场景，输出资源配置与优化方案书
一、 课程总结与行动承诺
1. 重点知识回顾：构建个人AI计算能力知识体系
2. 制定行动计划：基于岗位特点，制定未来3个月的算力优化改进目标。
课程总结和展望 1. 重点内容回顾
2. 互动问题讨论
3. 课后任务跟进
讲师背景| Introduction to lecturers
王亚彬老师 金融行业数字化转型与网络信息安全专家
Symantec赛门铁克认证专家
CCNP思科认证网络专业人员
MCSE微软认证系统工程师、MCP微软认证专家、MCT微软认证讲师
“10年”泛金融行业数字化转型解决方案实战
“15年”企业级网络信息安全体系构建经验
曾任：埃森哲（中国）（世界500强，全球IT咨询与服务业龙头）丨解决方案架构师
曾任：百分点科技集团（数据智能领域头部企业）丨解决方案总监
曾任：思爱普（中国）（上市公司，全球ERP龙头）丨客户卓越中心专家
曾任：深圳索信达数据（上市公司，金融AI大数据区域标杆）丨解决方案总监
曾任：赛门铁克软件（中国）（上市公司，信息安全领域全球领先）丨技术售前经理
曾任：北塔软件（上市公司）丨技术售前经理
擅长领域：金融行业数字化转型、数智化营销、企业级网络安全体系构建、大数据与人工智能解决方案、金融数据仓库设计与应用等
——15+标杆平台・20+落地项目，是金融行业数智化转型领航者——
≫ 主导招行“智策”“先机”等15+标杆平台建设，覆盖智能决策、精准营销、用户画像，实现营销全链路数字化。
≫ 交付中信银行CRM系统、招商证券数字化平台等20+项目，构建“数据-模型-运营”增长引擎，助力零售业务数字化渗透率提升超25%。
——30+系统加固・50+政企守护，是千万级网络安全架构建设者——
≫ 融合AI+大数据技术，主导核心系统加固项目30+，部署内网防护系统实现百次风险监测、数十次数据防泄漏阻断，构建SOC安全运营中心实时守护网络节点。
≫ 创新大模型全生命周期安全防护体系，累计为超50家政企客户（含头部制造业、国企单位）筑牢数字安全屏障，实现安全事件响应效率提升40%。
实战经验：
王老师深耕金融科技与网络安全领域，作为金融行业数字化转型引领者，擅长将大数据、人工智能、大模型技术深度融入客群运营与精准营销，助力银行业零售业务实现数字化突破；同时在企业级网络安全防护领域建树颇丰，主导构建多行业标杆级安全体系，累计操盘超50个千万级项目，持续为客户创造技术创新与商业价值双重增长。
➤ 升级赋能——金融数字化转型：从智能营销到全域运营的端到端实践
——聚焦业务与技术深度融合，为多家银行定制大数据与人工智能解决方案，打造多行业数字化转型标杆：
「01」某股份制大行信用卡中心CRM系统升级项目：针对一期系统短板，重构智能营销体系，搭建灵活UI界面与自动化营销配置平台，实现多渠道防打扰统一管理。单个营销活动周期从2个月压缩至2周内，年节省成本超千万元，时效提升60%，实现用户体验与运营效率双跃升。
「02」某省农信智能营销系统升级项目：破解数据管理薄弱、标签体系缺失难题，设计基线版本与业务融合方案，构建营销中台对接CRM系统，完善数据架构与客群标签体系，为农信机构数字化营销和多法人架构营销咨询提供可复制落地模板。
「03」某股份制大行总行智能营销平台升级项目：牵头规划实时营销功能升级，建立全渠道触达与营销闭环体系，打造160+策略主题库，完成外部数据对接与个性化推荐系统部署，实现从策略设计到效果评估的全链路数字化。
「04」宁波银行(直销银行)大数据营销项目：构建多维度用户画像与动态标签体系，开发忠诚度模型、流失预警及RFM分析工具，精准挖掘高价值客群，实现新用户转化成本下降50元/人，数据驱动营销效能显著提升。
➤ 护航筑盾——网络信息安全：从应用设计到落地实施的全周期防护
——深耕企业级安全体系构建，为法国兴业银行、中石油等行业龙头定制安全方案，打造多场景防护标杆：
「01」法国兴业银行“安全监控”系统项目：深度对接三大核心业务系统监控需求，主导15项二次开发，实现进程级安全运行可视化监控，大幅拓展产品行业适配能力，成为金融领域安全监控标杆案例。
「02」中石油SEP端点“安全防护”系统项目：统筹132家地市系统部署，构建覆盖桌面防病毒、准入控制的内网防护体系，通过可视化中心实现端点安全实时监控，推动5000万元级项目落地，树立大型企业内网安全建设典范。
「03」中国移动“安全事件关联审计”系统（SSIM）项目：基于Symantec SSIM系统，独立完成北京移动生产网安全事件归并聚合与关联分析，生成全网安全视图与故障定位报表，为企业安全运营管理提供全维度数据支撑。
「04」北京市政交通一卡通VPN“安全传输”项目：攻克多厂商设备配置差异难题，实现Cisco与H3C设备互通部署，保障刷卡信息加密传输，确保系统按时上线，成为数据安全传输领域的可靠技术方案标杆。
授课风格：
◆重实践：深耕企业级软件开发、网络安全部署及金融数字化转型 25 年，课程设计深度提炼真实项目实战经验，完整覆盖售前方案规划、项目交付到收益转化全流程，构建端到端量化分析体系，以实践逻辑串联知识模块。
◆场景化：课程设置的每一个章节都嵌入场景化方案，做到理论知识点有现实应用作为依托，让每一个关键知识点都可以落地可触达，促进具象的知识理解与应用转化。
◆友好性：做到把复杂的问题简明化，把空洞的理论具象化，用简单通俗易懂的语言确保每一位学员能够理解，具有低门槛、易操作的友好性。
◆实用性：聚焦课程设计与交付过程中的实用性，力争每一门课程都可以提供短期或长期的实用效果，助力无论是个人领域知识提升还是企业应用效果改善都可以找到实用性的对应目标。
《安全随行，无忧办公——网络信息安全管理》（可定制银行、电力、通信行业版）
《内网安全升级——大模型安全防御与赋能》
《数智零售金融——践行零售银行营销科技》
《零售金融标杆——招商银行零售业务数字化营销实战》
《智领金融未来——金融数据仓库商业价值与实战》
《客群经营决策利器——金融业务人工智能应用场景》
国央企：中石油、中移动北京分公司、原中国网通上海分公司、南车集团成都机车厂、太平洋保险总部、北京气象局、北车集团大同机车厂、共青团中央、新华社、北京电视台等
金融机构：招商银行总行零售部、招商银行深圳分行、广发银行总行零售、中信银行卡中心、交通银行大零售、中国银行深圳分行、邮储银行深圳分行、建设银行成都软开中心、中国农业银行深圳分行、招商银行信用卡中心、光大银行信用卡、东莞银行大零售、深圳农商行、宁波银行、华夏银行信用卡、光大证券互金部、广农商、四川农商行、湖南农商行、招商证券、国信证券等
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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