🔍 痛点直击

• 几百页的船只操作手册，翻阅耗时又枯燥，关键细节常被遗漏；
• 碰到海洋新政策、新法规、新装备，信息分散、更新滞后，不知道去哪儿找；
• 现有大模型“盲区多”，本地部署难、行业知识少，无法满足企业级安全与隐私需求。

近年来，我国深入贯彻海洋强国与乡村振兴战略，致力于让海上“老行家”的经验与书本知识，实现智能化传承与普惠化共享。例如，针对渔民们在渔船维护、气象研判、作业安全等环节，过去只能凭经验或翻阅厚重的工具书。如今，我们可以基于OceanGPT·沧渊微调打造的专属知识增强问答引擎，只需一句话、一个关键词，就能快速呈现实用的操作指引：

🌟举个栗子

1️⃣ 小型渔船节能手册问答助手

• 背景：渔船节能技术更新频繁，船东难以实时掌握要点；
• 实现：OceanGPT·沧渊 读取《小型渔船节能手册》，微调成问答系统，支持“如何调节螺旋桨叶角”定期保养渔船发动机需要怎么做”等专业解答。

2️⃣ 浙江省海洋经济发展厅文件 QA 助手

• 背景：政府部门文件多、内容长；
• 实现：OceanGPT 微调“浙江省海洋经济发展厅”文件，提供”什么是226编组规则”等即时问答。

本教程基于开源OceanGPT·沧渊大模型、EasyDataset开源工具和Llama Factory开源工具，涵盖以下关键环节：

• 模型获取

  • HuggingFace/Git/ModelScope下载预训练OceanGPT模型
  • 支持8B参数量基础版本地化部署

• EasyDataset 数据工程

  • EasyDataset工具链详解
  • 海洋文献PDF→问答数据集自动化生成
  • 文本分块/问题生成/答案构建全流程配置

• Llama Factory 进行领域微调

  • LLaMA Factory可视化训练平台使用讲解
  • 关键参数配置

• 搭建Web应用

  • 使用LangChain+Streamlit结合的方式

• 用户使用与效果验证

  • 通过典型案例进行微调前后对比测试

  本指南提供可落地的工程方案，助力快速构建海洋领域专业问答系统。微调仅需要22GB 显存，NVIDIA GeForce RTX 3090即可使用。部署时采用int4量化技术，降低显存使用至约8GB。