随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的企业开始关注如何有效地部署AI，实现业务的智能化转型。本文将为您介绍一个系统化的AI部署五步法，帮助企业在AI应用的道路上少走弯路，实现最佳实践。
在开始AI部署之前，首先要对AI有一个全面的理解，尤其是了解行业内的最佳实践。了解AI的基本概念、技术框架以及在各行各业中的应用案例，可以帮助企业更好地定位自身的需求和优势。
选择合适的应用场景是AI部署的首要步骤。主要考虑以下几个方面：
1. AI应用成熟度
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技术成熟度：评估当前AI技术的成熟度及其在企业内部的适用性。
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企业AI通用应用成熟度及最佳实践：借鉴其他企业的AI应用经验，结合自身情况做出调整。
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行业AI应用成熟度及最佳实践：关注行业内领先企业的AI应用案例，寻找可借鉴的成功模式。
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本企业的场景成熟度评估：评估企业自身的业务健康度、标准化程度及AI化意愿等因素。
2. 企业资源就绪度
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组织能力与团队：包括战略与文化、组织与团队建设、技能与培训等。
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预算：评估AI项目的预算，确保资金充足。
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数据：数据是AI的核心资源，评估企业的数据储备情况。
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AI工具和基础设施：确保有适合的AI工具和基础设施支持。
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其他资源：如政策支持、合作伙伴等。
3. 企业部署价值度
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AI投入成本分析：评估AI项目的初始和持续投入成本。
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AI的收益分析：预测AI项目的潜在收益。
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AI风险评估：识别和评估AI项目可能面临的风险。
明确的目标是AI部署成功的关键。AI策略的目标应由业务负责人把控，而不仅仅是技术负责人。目标可以分为以下几类：
1. AI部署目标
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部署成本最优：追求最低的部署成本。
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部署最快：追求最快的部署速度。
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系统安全稳定：确保系统的安全性和稳定性。
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技术领先：追求技术上的领先地位。
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系统扩展性好：确保系统具有良好的扩展能力。
2. AI运营目标
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TCO最优：追求总拥有成本的最优。
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业务适配度最高：确保AI系统与业务的高度适配。
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试错成本低：降低试错成本，提高试错效率。
3. AI经营目标
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商业化最快：加速商业化进程。
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ROI最优：追求最佳的投资回报率。
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行业标杆示范意义：打造行业标杆，促进销售推广。
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提升市场竞争力：增强企业的市场竞争力。
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提升客户满意度：提高客户满意度。
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改善财务指标：改善企业的财务状况。
不同的企业在AI部署过程中可以选择不同的路径，主要包括以下几种：
1. 自力更生
适合头部科技企业，通过自建MaaS能力，实现技术驱动。关键考量：
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高算力资源
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算法能力
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高密度AI工程化团队
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数据资源持续投入能力
2. 借船出海
适合行业头部企业，通过与LLM供应商或开源模型联合研发/微调，实现自训练专有模型。关键考量：
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高算力资源
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基础模型/LLM供应商选型
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自有AI团队能力
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专有数据储备沉淀与持续运营
3. 自我培养
适合中型企业，通过采购或利用大模型API自训练。关键考量：
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模型驾驭能力
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专有数据
4. 拿来就用
适合中小企业和更广泛的企业/个人应用场景，通过全采购方式。关键考量：
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业务经营目标驱动
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提示工程（Prompt Engineering）能力
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企业应用选型能力
选择合适的大模型是AI部署的关键。主要考虑以下几个方面：
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模型能力：评估模型的技术能力和适用性。
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产品能力：评估模型的产品化能力和易用性。
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生态能力：评估模型的生态系统支持情况。
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可持续发展能力：评估模型的长期发展潜力和可持续性。
根据业务需求选择合适的大模型，制定具体的AI部署方案。方案应包括详细的实施计划、资源配置、风险管理等内容，确保AI部署顺利进行。
通过以上五步，企业可以系统地规划和实施AI部署，实现业务的智能化转型，提升市场竞争力。
AI部署五步法为企业提供了一条清晰的智能化转型路径。从理解AI和选择应用场景，到设定明确目标和选择合适路径，再到大模型选择和方案制定，每一步都至关重要。通过系统化的部署流程，企业不仅可以实现技术上的突破，还能在业务运营和市场竞争中获得显著提升。希望本文提供的框架和方法，能帮助您的企业在AI浪潮中稳步前行，取得卓越的成果。
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。