【和鲸教育】企业篇——企业级AI研发人员实战培训课程方案

2026年，大模型已不再是“能不能用”的问题，而是“能不能用好”的问题。国家数据局最新披露，我国日均Token调用量已从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿——两年间增长1400倍。但企业研发团队普遍面临三大困境：

算力永远不够用——工程师只能依赖本地有限的显卡资源，算力不足直接导致模型迭代周期拉长，集团内多个团队“各自为战”，算力资源缺乏统筹。

数据与协同孤岛林立——企业内部普遍存在“算力孤岛”、“数据孤岛”与“业务孤岛”。一个完整的故障分析或算法优化项目，需要数据、算法、业务多个团队反复沟通，依赖大量线下协同，流程串联困难，知识难以沉淀。

大模型不知道怎么用——通用大模型不懂企业内部的私密专业知识，单纯的API调用难以与企业现有流程整合。

本课程遵循 “认知×落地×实操×沉淀” 四大模块递进设计，依托和鲸ModelWhale这一真实生产级协同平台，让学员在开箱即用的云端环境中，用来自真实产业的数据和案例，完成从理论学习到工程落地的完整闭环。

核心理念：不是教“大模型是什么”，而是教 “如何让大模型为企业可靠地工作”。

三大核心优势：

优势一：打破数据孤岛，实现跨部门跨地域协同研发。 ModelWhale平台支持连接数仓、数据库、对象存储、文件系统等多类型数据源，提供二次分发的数据权限管理方案与使用追踪记录。团队管理功能支持跨团队、跨组织的科研协作，在保障各方数据资产安全的前提下，从基础设施层面最大程度地打破隔阂、整合研发生产力。通过云端分析环境，分布在不同地域的研发团队可在同一平台上协同工作，共享统一的数据、代码与环境。

优势二：数据安全脱敏与私有化部署，满足企业级安全合规要求。 平台为生产资料与成果产出配备多重安全防护措施，用户可全权掌握自身资产资料的应用范围。具备完整严谨的权限系统，支持按角色、群组划分模块功能与资产资料权限。支持数据不落地的云端沙箱分析环境，研究者可在数据不落地的情况下进行在线分析，避免了因保存和分享数据所带来的安全隐患。ModelWhale提供私有化独立部署服务，既能够部署在主流云厂商的客户账户中，同时也支持部署在客户本地的私有云、虚拟机、物理机环境。私有化版本支持定制化解决方案设计，满足更高的安全合规要求。平台已通过麒麟软件NeoCertify认证，与银河麒麟高级服务器操作系统V10完成兼容性测试；通过海光CPU生态兼容性认证；与海光人工智能加速卡系列完成适配认证；与中科可控多款服务器完成适配认证；与沐曦通用计算GPU完成兼容性测试——构筑了完整的信创生态。

优势三：全部培训内容沉淀社区，成为可持续迭代的组织资产。 所有课程代码、镜像环境、模型、知识库、智能体均沉淀在和鲸社区的企业专属空间中，结课不是结束，而是组织知识资产持续积累的开始。

• 目标人群：企业算法工程师、AI研发人员、数据科学家、技术团队负责人

• 前置要求：具备Python编程基础，了解基本的机器学习概念

• 团队规模：建议每家企业组团参加，便于实战协作

• 行业覆盖：金融、制造、能源、医疗、零售等正在或计划引入AI的行业

完成本课程后，学员将能够：

• 在真实生产环境中完成从数据准备、模型训练到部署上线的全流程AI开发

• 独立构建基于RAG的企业专属知识库和智能体应用

• 掌握大模型微调与大小模型协同的工程化方法

• 具备在企业内部复制和推广AI研发流程的能力

核心目标：建立大模型时代的研发效能认知，上手ModelWhale平台。

上午：认知重塑

• 大模型时代软件研发范式的根本转变：从“写代码”到“编排智能”

• 企业AI研发的三大痛点：算力孤岛、数据孤岛、业务孤岛

• Token的经济学：从“消耗算力”到“创造业务价值”

• 和鲸ModelWhale平台全景：从K-Lab到“生产力操作系统”的十年演进

• 多源数据接入实战：连接数仓、数据库、对象存储、文件系统等多类型数据源

• 跨部门数据协同：数据权限分级管理与安全分发机制

• 异构算力调度实战：在统一算力池中动态申请和释放GPU资源

• 项目协同基础：代码版本管理、任务规划、团队协作

• 实战任务：在ModelWhale上完成跨团队数据协同与模型训练

• 学员完成的第一个模型项目自动保存至和鲸社区个人/团队空间

• 课程提供的标准化镜像环境成为企业的“基线开发环境”

• 学员可随时回到社区复现、改进、分享

核心目标：掌握大模型应用开发的核心技术与工具链。

上午：大模型开发核心技术

• 大模型基础概念：Token、Embedding、Attention机制

• 主流大模型API使用规范与选型策略

• Prompt工程技巧与最佳实践

• 大小模型协同架构设计：何时用大模型、何时用小模型

下午：ModelWhale大模型开发实战

• 模型Repo使用：Git化模型管理，一行代码推/拉超大模型

• 模型微调实战：在ModelWhale上完成大模型的领域适配微调

• 模型服务部署：一键将模型部署为云端服务

• 实战任务：基于企业场景数据，完成一个模型的微调与部署

课后资产沉淀：

• 微调后的模型权重、部署的服务实例保存至企业专属模型库

• 微调代码与配置文件作为组织级模板，供后续项目复用

• 部署为服务的模型持续运行，可供企业内部调用测试

核心目标：让大模型真正“懂”企业的专业知识，并构建可用的智能体。

上午：RAG知识库构建

• RAG技术原理与架构设计

• 企业知识库的构建流程：文档解析、向量化、检索优化

• ModelWhale RAG知识库实操：文献/报告/代码的专业文档统一管理

• 知识库即资产：企业构建的知识库直接成为组织知识资产，可持续迭代

• Agent设计模式与开发框架

• ModelWhale可视化智能体编排：“像搭乐高一样造智能体”

• 智能体与外部LLM、MCP服务的对接

• 智能体的评测、迭代与发布

• 实战任务：基于企业业务场景，搭建一个完整的智能体应用

课后资产沉淀：

• 企业专属RAG知识库持续运行，支持后续知识追加与版本管理

• 智能体应用发布至应用中心，团队成员可共享使用

• 智能体编排的工作流模板保存为可复用的组织资产

核心目标：掌握从开发到生产的完整工程化路径。

上午：生产级部署与安全合规

• 模型评测体系构建

• 国产大模型的适配方法（信创生态适配）

• ModelWhale私有化部署方案：从SaaS到企业级独立部署

• 数据安全脱敏与合规：数据不落地的沙箱分析、权限分级管理

• 算力成本优化与资源管理策略

下午：案例复盘与结业路演

• 标杆案例深度解析：某风电企业——从“三孤岛”到“协同智能”

• 标杆案例深度解析：某商业航天企业——发动机研发从“天”到“小时”

• 各小组结业路演：展示课程期间完成的实战成果

• 专家点评与后续成长路径建议

课后资产沉淀：

• 各组结业路演项目公开发布至和鲸社区（脱敏后），成为所在行业的标杆案例

• 课程中产出的全部代码、镜像、模型、知识库、智能体完整保留在企业专属空间

• 企业获得一套完整的“AI研发最佳实践模板” ，可直接用于内部推广

一般培训机构的课程是“一次性交付”——学员学完即走，知识停留在个人笔记里。而和鲸将企业培训的全过程资产沉淀在社区，实现了三大价值跃迁：

价值一：从“个人能力”到“组织能力”的转化。 培训不是学员个人的事，而是整个组织的能力建设。所有代码、模型、知识库、最佳实践都沉淀在平台的企业专属空间中，新员工入职即可直接使用，老员工迭代的成果也能持续积累。在某风电企业的实践中，平台上沉淀并投入使用的分析模型数量近两年实现每年翻倍增长，分散的个人资产转化为可共享、可迭代的企业级知识库与资产库。

价值二：从“一次性交付”到“可持续进化”。 培训结束后，企业获得的不是一本教材，而是一整套可运行的知识资产。知识库可以持续追加新文档，模型可以持续微调迭代，智能体可以持续优化工作流。

价值三：从“内部培训”到“行业影响力”。 企业可将脱敏后的优秀项目发布至社区，成为行业标杆案例。

季度内容更新：每季度根据大模型技术进展（新模型发布、新框架出现、新政策出台）更新课程内容。

案例库持续扩充：将持续服务的最新标杆客户案例转化为教学素材。

学员反馈闭环：每期课程结束后收集学员反馈，针对性优化课程设计。