本指南基于一体化政务大数据体系能力成熟度（GDMM）2024年评估调研成果及产业界先进实践，梳理总结一体化政务大数据体系建设实践方法论，并结合最新的AI技术发展现状对一体化政务大数据体系的未来发展态势进行研判和展望。

本指南由大数据技术标准推进委员会牵头，联合中国信息通信研究院、清华大学、华为技术有限 公司、浪潮云信息技术股份公司等多家权威机构共同撰写。

指南亮点

01.梳理总结一体化政务大数据体系最新建设实践经验

从一体化政务大数据体系的概念内涵出发，总结当前阶段各地方、各行业一体化政务大数据体系建设总体思路，从基础保障、统筹管理、数据目录、数据资源等十个维度归纳产业界主流建设实践路径，为产业界推进下一步规划提供建设参考。

02.研提一套推进政务数智化发展的标准体系框架

面向AIGC相关新技术的不断涌现，围绕Data4AI应用过程中的关键问题，梳理形成政务大模型应用能力成熟度标准体系，从模型应用、平台工具、数据工程等维度归纳一体化政务大模型建设的总体视图。

03.归纳政务数智化建设管理经典案例

在政务数据建设管理方面，总结梳理产业界优秀做法经验，综合展现6个不同地区的政务数据发展特色及总体建设成效；在政务数智化建设方面，遴选了产业界5类场景化大模型应用实践案例，为推进AI落地建设提供参照。

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 如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
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