作为全国首个以 “双高” 为基础的本科职业学校，深圳职业技术👏大学在 AI 高层次技术技能人才培养中，正面临一道关键难题：❤️学生实训要足量 GPU 算力支撑，教师科研需灵活适配 IT 😉环境，可传统 IT 架构下，资源不够用、管理太繁琐、运维压得🤔慌，如何打破这层束缚？深圳职业技术大学为职业本科 AI 育人😊提供了可落地的参考样本。 深圳职业技术大学是一所公办本😴科层次职业院校。建校以来，学校以立德树人为根本任务，坚定职教😢本色，坚持深圳特色，深入对接国家所向、深圳所需，秉持“德业并😡进、自强不息”的校训精神，不断创新办学体制机制、教育教学理念😅、人才培养模式，创造了中国高职教育的多个第一，综合实力稳居全😊国同类院校前列。 在 AI 发展大潮下， 学校以人工智😁能技术应用落地为研究导向，积极开展学科建设，推动科研向教学的🥳转化，培养高层次技术技能人才。既要让学生在课堂上接触真实的 😆AI 模型训练与推理场景，又要支持教师开展面向产业需求的 A🔥I 应用科研项目，深圳职业技术大学原有 IT 架构逐渐难以支😴撑新增需求，主要面临以下阻碍： GPU 资源利用低，实😜训需求难满足 AI 教学中的模型实验、教学实训均高度依👏赖 GPU 算力，但学校面临双重困境：一方面，GPU 资源有🥳限，高峰期多个班级需排队使用，实训课程的时段安排分散，影响教😡学进度；另一方面，传统管理方式下，GPU 资源利用率低，非上💯课时段设备常有闲置，需要动态调配机制，缓解资源紧张问题。 😜 教学环境要求有差异，准备复杂并且管理难 不同课程对😁 IT 环境的需求差异显著，为支持不同计算任务可能花费大量时😜间配置物理机，同时需要配置不同的 AI 框架，学习环境的切换😅与就绪都耗时耗力。与此同时，实验代码、训练模型、数据集缺乏统🚀一存储管理，一旦出现本地设备故障等问题，可能导致数据丢失或者😂结果出错。 依赖教师的人工管理，运维压力大 从 🤯GPU 资源申请、环境配置到实验任务提交，均需依赖老师手动操🤯作，挤占了备课与教学时间。如果面对 100+ 学生同时申请资🎉源，不仅效率低下，还容易出现资源分配不均、权限设置错误等问题😢，进一步增加运维负担。 资源池化切分 + 动态调度：实🙄现供需平衡与高效利用 通过青云 AI 智算平台，深圳职😁业技术大学将 GPU 资源整合为统一资源池，以精细化的算力切😡分及智能动态调度破解智算资源难题。 精细化算力切分： 🤗 同时支持独占 GPU 和 vGPU 申请。通过 vGP😡U 将单张 GPU 卡切分为多个独立算力单元，每个单元可满足❤️ 1 名学生的实训需求，在不增加硬件投入的情况下，将 GPU🚀 资源承载能力提升 3-5 倍。 智能动态调度： 🎉 依托调度算法实现 “教学实训优先 + 科研错峰利用”，上课😘高峰期自动将闲置科研算力单元调配至教学场景，非上课时段则释放🤗算力单元供科研使用，资源不足时自动开启排队机制，实现资源价值⭐最大化。 展开全文 分钟级交付：环境切换与框架启🚀动零门槛 为解决教学环境适配难，深圳职业技术大学通过软🙌硬件一体化交付的方案，实现教学实训 “开箱即用”。 分🚀钟级环境交付： 学生通过统一平台提交环境需求，从申请到🎉环境就绪仅需 1 分钟，相比传统手动配置效率大幅提升，满足多⭐课程连续实训的快速切换需求。 一键启动常用框架与模型：😁 预集成 PyTorch、MindSpore 等主流 🥳AI 框架，以及 30 + 通用模型，学生无需手动下载配置，😜点击即可启动使用，同时支持自定义模型上传，兼顾基础教学与进阶😅实训。 全流程自助 + 可视化监控：学生更便捷、教师更🔥省心 借助青云 AI 智算平台，深圳职业技术大学实现学🤗生自主操作与教师智能管控的双向优化，减轻师生的使用负担，进一😴步提升管理效率。 全流程自助： 学生可自主完成 🤯GPU 资源申请（选择算力规格、使用时长）、环境配置与任务提❤️交，一旦任务完成，资源则自动释放，同时也支持师生的远程访问，🙄以及多任务并发。 可视化监控与自动隔离： 教师通😆过平台可以查看 GPU 使用率、内存占用、任务进度等。当出现😎设备故障、资源超配等问题时，系统自动触发告警；当出现异常任务😂时，能够自动隔离，不影响其他学生的实验进程。 深圳职业😢技术大学以高效、低成本的智算支撑，解决了 GPU 资源紧张的😜难题，实现了实训环境的分钟级交付，获得了更便捷的管理运维，加😡速了科研向教学的转化，为培养高层次技术技能人才筑牢根基。青云😅科技将持续探索高校在 AI 时代的深层需求，不断创新应用场景⭐，以更贴合教育实际的智算解决方案，助力 AI 教学、科研与人😢才培养。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多