2025 年 2 月 19 日，郑州工程技术学院信息工程学院成功举办了河南省人工智能大模型及应用工程研究中心 DeepSeek 本地部署推进会。此次会议由信息工程学院副院长黄继海主持，河南省人工智能大模型及应用工程研究中心研究团队与智能科学与技术系教师齐聚一堂，共同深入探讨 DeepSeek 大模型平台在高校的本地化部署与应用，为推动人工智能大模型在高校领域的创新发展出谋划策。

会议开场，黄继海副院长着重强调，在人工智能技术迅猛发展的当下，大模型于科研、教学等关键领域的应用潜力正不断凸显。他详细介绍了河南省人工智能大模型及应用工程研究中心（一期）建设方案的最新进展与现存挑战。目前，一期建设已顺利完成资源准备与初步部署工作，但在域名映射流程、知识库更新维护以及大模型多机多卡推理性能优化等方面仍有待突破。他指出，作为河南省人工智能大模型及应用工程研究中心的重要建设单位，郑州工程技术学院肩负着推动 DeepSeek 大模型技术本地化部署与广泛应用的重要使命。他期望全体参会人员齐心协力，积极推进 DeepSeek 本地化部署工作，并深入思考如何借助大模型为全校师生提供更优质的服务。

随后，智能科学技术系的教师们围绕大语言模型在高校本地化部署的应用展开热烈讨论。与会教师一致认为，大语言模型在高校教学、管理与科研等方面具备广阔的应用前景，不仅能助力教师提升教学质量、促进科研创新，还能有效培养学生实践能力、优化专业课程设置，并为学术交流与合作提供有力支持。教师们还针对大模型在高校本地化部署过程中面临的技术难题展开深入探讨，指出大模型的本地化部署不仅依赖强大的硬件支撑，还需对模型进行针对性优化，以契合高校的特殊需求。此外，如何保障大模型在高校环境中的安全性与稳定性，也是当前亟待解决的关键问题。

紧接着，王国政老师以 “大语言模型内在本质与应用探索” 为主题，进行了一场精彩纷呈的分享。他首先回顾了大语言模型的发展历程，指出其核心在于通过文字生成文字，模拟人脑进行文字概率推理。王老师通过多个鲜活案例，展示了大语言模型在文本生成、对话系统、文本总结等方面的强大功能，并分享了实际应用中的常见问题及解决方案。例如，当大模型生成结果不尽人意时，可通过提供结构化需求、增加输入文本参考内容等方式，进一步提升模型输出质量。

本次研讨会的圆满成功，高度聚焦 DeepSeek 本地部署，标志着郑州工程技术学院在人工智能大模型领域的应用与研究迈出了坚实的一步。通过深入探讨 DeepSeek 大模型平台的本地化部署与应用，与会专家和教师为大模型技术在高校的落地提供了极具价值的建议与思路。展望未来，郑州工程技术学院将持续携手各方力量，全力推动大模型技术在高校的广泛应用，为河南省乃至全国的人工智能发展贡献积极力量。（文/图：智能科学与技术系）