大模型的搭建与使用需分阶段进行，结合技术选型、资源准备和场景应用，具体步骤如下：

一、技术选型与资源准备

1. 基座模型选择

   优先选择可私有化部署的开源模型（如DeepSeek-R1、ChatGLM3-6B），避免闭源模型（如Chat-GPT）的泄密风险和成本问题。中小规模企业可考虑360蒸馏的7B/14B参数模型，降低硬件要求。

2. 硬件与基础设施

   • 需高性能GPU集群（如H100）进行训练，显存和通信带宽是关键限制因素。

   • 数据预处理、训练和微调周期通常需数月，需充足时间规划。

二、人员与文化准备

• 团队构成 ：需“业务+算法”复合型人才，鼓励业务人员参与AI探索，形成全员AI文化。

• 技能培训 ：通过自下而上的实践，培养员工发现AI应用场景的能力。

三、模型训练与优化

1. 数据与训练

   • 选择与业务相关的数据集，进行预处理和标注。

   • 采用预训练-微调模式，利用无标注数据提升泛化能力，降低标注成本。

2. 模型调优

   通过交叉验证和超参数调整，优化模型性能。例如，使用Stable Diffusion模型时，可结合提示词和采样方法提升生成效果。

四、场景应用与部署

1. 垂直领域适配

   根据行业特点（如金融、工业）定制模型，例如用大模型辅助编写DCS组态逻辑，提升工业自动化效率。

   • 通过本地部署（如使用Ollama容器）或云端服务实现快速应用。

2. 持续迭代

   建立反馈机制，根据实际效果调整模型架构和参数，实现持续优化。

总结 ：大模型建设需平衡技术选型、资源投入和业务需求，通过团队协作和场景化应用实现价值最大化。