课程升级、资源加码！万人共学的书生大模型实战营第4期正式起航！

不知不觉间，书生大模型实战营已迎来第四期！回顾前三期，累计超过 15W 人次踊跃参与，涌现出像「InternDog」和「销冠——卖货主播大模型」这样的明星项目，感谢社区小伙伴们给予的我们的无数肯定与热情反馈。

很多学员向我们分享，实战营不仅让他们掌握了大模型的核心技能，还让他们在升学、保研、实习、求职的路上更具竞争力。那种与“大佬”们并肩作战、共同学习的氛围，成就了他们一段珍贵的回忆。

本期实战营课程重磅升级，将新增书生大模型结合 Coze 和 Dify 的互动玩法， Multi-Agent 课程内容，以及在国产华为 Ascend NPU 上部署和微调 InternLM 和 InternVL 的宝贵实战经验，带领学员体验前沿技术的魅力！

加入**“**书生·共学”计划，邀请好友一起参与学习，不仅能赢取 InternStudio A100 算力激励，还能获得海量浦语 API Tokens！此外，邀请榜前 10 名的同学还将解锁限量版书生·浦语精美周边，惊喜不断，奖励满满！

如果你还没有加入，千万不要错过！扫描上方二维码，开启你的大模型之旅，带你从入门到进阶，大模型时代不迷航！

实训亮点

前沿优质&丰富全面的课程内容

本期课程涵盖大模型微调、评测、部署及智能体全链路实践，适合从入门、基础到进阶的各类学员。以最新的 InternLM2.5 和 InternVL2 模型为例，手把手带你从零或少量基础，逐步掌握大模型开发与应用的完整流程。

特别新增书生大模型结合 Coze 和 Dify 的互动玩法和 Multi-Agent 课程，并加入在华为 Ascend 计算卡上部署与微调书生大模型的实操示例。

好玩有趣的闯关学习模式

每完成一节课的学习，你的专属闯关地图将点亮一个关卡，见证你学习的每一步，还有额外算力奖励等你解锁。

实践算力支持

基于 InternStudio 大模型实训平台，提供免费 A100 开发实践算力，并提供 InternLM2.5-20B-Chat API 供学员快速构建应用。

经验技术支持，打造出圈项目

技术导师提供项目开发支持，往期明星项目团队分享宝贵经验，搭配「人均大佬」「超级活跃」的通关社群，轻松组队，助你打造“出圈”的大模型项目。

官方认证

在实战营表现优异的学员，将获得由上海人工智能实验室颁发的优秀学员证书，丰富履历，助力升学和求职，为未来发展加码。

课程安排

日程安排

第四期书生大模型实战营第一批次安排如下：

• 营员招募：即日起
• 正式开营：2024 年 10 月 29 日
• 项目评比：2024 年 12 月 2 日
• 课程结营：2024 年 12 月 5 日

立即报名

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（文末点击阅读原文可直达报名界面 ）

“书生·共学”计划

书生运营团队同时发起“书生·共学”计划，鼓励大家将实战营活动分享出去，让更多开发者获取有效可信的大模型学习资源，探索大模型开发的无限可能。

已报名学员可在“书生·共学”计划活动页面（*https://colearn.intern-ai.org.cn/co*）生成专属分享海报，依照最终邀请人数，获得 InternStudio 平台专属算力资源和浦语 API 奖励，具体规则如下：

• 每邀请 1 人填写报名问卷即可获得 50 算力点（单卡 80 GB A100 可用 5 小时）
• 成功邀请 3 人，解锁 InternStudio 平台 24GB 30% A100，80GB 存储，1000W 浦语 API tokens
• 成功邀请 6 人，解锁 InternStudio 平台 40GB 50% A100，120GB 存储， 2000W 浦语 API tokens
• 成功邀请 16 人，解锁 InternStudio 平台 80GB 100% A100，200GB 存储，5000W 浦语 API tokens

温馨提示：算力资源及 API 有效期为第四期实战营举办期间，最终解释权归书生运营团队所有。

活动页面示例

活动组织方

附“书生·共学”邀请排行榜

目前已有闻星、乐笔小新等 14 位社区用户邀请超过 16 位同学参与书生大模型实战营，成功解锁 80GB 显存大小的 A100，并成功兑换超过 800 点算力点（单卡 A100 可以使用 80 个小时）。

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在社区中广受好评的【书生大模型实战营第 4 期】正式启航，带你从入门到进阶，大模型时代不迷航。公众号后台回复关键词【实战营】，获取往期课程视频以及配套 PDF 资料。

欢迎识别下图二维码报名学习，一起打造出圈的大模型项目！

InternLM2.5 是由上海人工智能实验室推出的书生·浦语系列模型的全新版本。相较于上一代，InternLM2.5 全面增强了在复杂场景下的推理能力，支持 1M 超长上下文，能自主进行互联网搜索并从上百个网页中完成信息整合。

开源链接：

https://github.com/InternLM/InternLM