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高校AI课程实验平台：从教学到实战一站式落地

📌 场景概述​

随着大模型技术的发展，高校AI课程亟需摆脱“纸上谈兵”的教学模式，将理论教学与实际操作结合，真正让学生“上手干”。开放东方社区为高校与AI教育机构提供了一个完整的教学实验平台，支持模型上传、微调训练、应用部署与在线推理，覆盖AI项目开发的全过程。

教师可灵活组织学生参与实验，布置项目任务，学生则可动手完成模型训练、推理部署、AI应用开发等操作，从而大幅提升课程实践效果。

🧭 操作流程​

1. 教师创建实验小组并邀请学生加入​

  • 教师在平台上新建实验小组，每位学生注册账号后，被邀请加入小组。支持通过组织权限控制，确保资源安全、分组管理有序。 alt text

2. 上传课程所需模型与数据资源​

  • 教师在实验小组中上传课程相关模型（如 LLaMA、Mistral 等开源大模型）与教学用数据集（支持 jsonl/txt 等格式），为学生后续训练做准备。
  • 开放东方社区提供了多种模型上传方式和数据集上传方式

3. 学生在线完成 AI 实践任务​

学生进入小组后，可在平台中进行以下典型AI操作实践：

模型微调​

  • 选择课程模型与数据集，在线配置参数启动微调训练任务，体验完整的模型微调流程。
  • 开放东方社区提供了多种模型微调框架，查看模型微调框架介绍文档，根据不同场景来选用。

创建AI应用 Demo​

在应用空间中创建交互式 AI 应用，快速搭建模型功能演示，如问答助手、文本生成工具等。

配置模型推理 API​

将训练后的模型发布为在线推理API，供前端应用或其他服务调用，实现完整链路打通。

✨ 最终效果​

  • 教师具备完整的 AI 实验教学管理平台，可复用模型与数据资源，降低教学运维成本。
  • 学生掌握真实的大模型开发流程，提升模型训练、应用开发与部署的实践能力。
  • 教学项目成果可视化、可调用，便于成果展示、评分与后续迭代。
  • 实验平台可私有部署，有算力资源的高校可以结合实验平台将算力资源更好的服务于教学。