DeepSeek: 高級模型優化與部署培訓
DeepSeek模型,包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3,提供了強大的AI能力,但有效地優化和部署它們需要先進的技術。
本課程爲講師引導的培訓(線上或線下),面向具有中高級經驗的AI工程師和數據科學家,旨在通過現代MLOps實踐,提升DeepSeek模型的性能,減少延遲,並高效部署AI解決方案。
培訓結束後,學員將能夠:
- 優化DeepSeek模型,提升效率、準確性和可擴展性。
- 實施MLOps和模型版本控制的最佳實踐。
- 在雲端和本地基礎設施上部署DeepSeek模型。
- 有效監控、維護和擴展AI解決方案。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
模型優化與部署簡介
- DeepSeek模型概述及部署挑戰
- 理解模型效率:速度與準確性
- AI模型的關鍵性能指標
優化DeepSeek模型性能
- 減少推理延遲的技術
- 模型量化和剪枝策略
- 使用優化庫處理DeepSeek模型
爲DeepSeek模型實施MLOps
- 版本控制和模型跟蹤
- 自動化模型重新訓練和部署
- AI應用的CI/CD管道
在雲端和本地環境中部署DeepSeek模型
- 選擇合適的部署基礎設施
- 使用Docker和Kubernetes進行部署
- 管理API訪問和身份驗證
擴展和監控AI部署
- AI服務的負載均衡策略
- 監控模型漂移和性能下降
- 爲AI應用實施自動擴展
確保AI部署的安全性和合規性
- 管理AI工作流中的數據隱私
- 遵守企業AI法規
- 安全AI部署的最佳實踐
未來趨勢與AI優化策略
- AI模型優化技術的最新進展
- MLOps和AI基礎設施的新興趨勢
- 制定AI部署路線圖
總結與下一步
最低要求
- 具備AI模型部署和雲基礎設施的經驗
- 熟練掌握一種編程語言(如Python、Java、C++)
- 瞭解MLOps和模型性能優化
受衆
- 優化和部署DeepSeek模型的AI工程師
- 從事AI性能調優的數據科學家
- 管理基於雲的AI系統的機器學習專家
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 在大型項目中實現AI輔助的代碼生成和重構。
- 利用AI驅動的調試功能,提升軟件可靠性。
- 將DeepSeek Coder集成到DevOps和CI/CD流水線中。
- 在軟件工程工作流中使用AI進行智能自動化。
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- 設計高級提示以優化 AI 響應。
- 控制和優化 AI 生成的文本,確保其準確性和一致性。
- 利用提示鏈和上下文管理技術。
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- 使用AI驅動的文本到視頻和圖像生成工具生成設計迭代。
- 使用AI創建平面圖、剖面圖、立面圖和材料選擇。
- 使用AI驅動的設計驗證確保符合法規。
- 將AI工作流集成到Revit和其他渲染工具中。
使用DeepSeek API構建AI應用
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- 瞭解DeepSeek API的功能。
- 將DeepSeek API集成到應用中。
- 實現AI驅動的自動化和聊天機器人。
- 優化API性能,有效管理API調用。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 在企業環境中部署DeepSeek模型。
- 優化AI模型的性能和可擴展性。
- 確保AI應用中的數據安全和合規性。
- 在業務解決方案中實施道德AI實踐。
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- 理解 DeepSeek AI 模型的架構和功能。
- 將 DeepSeek 集成到AI代理中,用於決策和自動化。
- 應用強化學習技術訓練自主系統。
- 在實際環境中部署AI驅動的自主代理。
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- 使用DeepSeek模型進行與可持續發展相關的數據分析。
- 應用AI進行氣候變化建模、資源優化和生物多樣性監測。
- 開發AI驅動的解決方案,助力社會影響和可持續發展目標(SDGs)。
- 確保在可持續發展應用中遵循負責任的AI實踐。
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- 使用 DeepSeek 模型生成高質量文本內容。
- 爲博客、社交媒體和營銷活動自動化內容創作流程。
- 將 AI 工具集成到現有的內容管理系統中。
- 通過 AI 驅動的構思和結構設計,提升創意和效率。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 使用 DeepSeek 分析商業數據並生成洞察。
- 應用預測建模進行商業預測。
- 自動化報告和商業智能工作流程。
- 通過 AI 驅動的分析增強決策能力。
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- 瞭解無代碼AI的基礎知識及其在業務中的應用。
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- 使用Zapier、Make和Notion等平臺將AI工具集成到現有工作流程中。
- 分析業務數據並使用AI生成可操作的見解。
- 制定AI驅動的策略,以提高生產力和決策能力。
DeepSeek Coder 人工智能編程助手
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通過本培訓,學員將能夠:
- 瞭解 DeepSeek Coder 的功能和侷限性。
- 使用 AI 輔助生成高質量的代碼片段。
- 利用 DeepSeek Coder 進行調試和代碼優化。
- 使用 AI 工具自動化重複的編程任務。
DeepSeek 客戶支持自動化
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培訓結束後,學員將能夠:
- 將 DeepSeek AI 集成到聊天機器人系統中。
- 使用 AI 自動化客戶支持響應。
- 利用 AI 驅動的洞察分析並改善客戶互動。
- 優化聊天機器人工作流程,提升用戶體驗。
DeepSeek用於網絡安全與威脅檢測
14 小時本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望利用DeepSeek進行高級威脅檢測和自動化的中級網絡安全專業人員。
在本課程結束時,參與者將能夠:
- 利用DeepSeek AI進行即時威脅檢測與分析。
- 實施AI驅動的異常檢測技術。
- 使用DeepSeek自動化安全監控與響應。
- 將DeepSeek集成到現有的網絡安全框架中。
Kubeflow 基礎:使用 Kubernetes 構建、訓練與部署
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本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用 Kubeflow 構建可靠機器學習工作流的初級到中級專業人士。
完成本培訓後,學員將掌握以下技能:
- 熟悉 Kubeflow 生態系統及其核心組件。
- 使用 Kubeflow Pipelines 構建可重複的工作流。
- 在 Kubernetes 上運行可擴展的訓練任務。
- 使用 Kubeflow Serving 高效部署機器學習模型。
課程形式
- 引導式演示與協作討論。
- 使用真實 Kubeflow 組件的實踐操作。
- 構建端到端機器學習工作流的實際練習。
課程定製選項
- 可根據團隊的技術棧和項目需求定製本培訓內容。
Kubeflow 基礎
28 小時這種以講師為主導的台灣現場培訓(現場或遠端)面向希望在Kubernetes上構建,部署和管理機器學習工作流的開發人員和數據科學家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在本地和雲端安裝和配置 Kubeflow。
- 基於 Docker 個容器和 Kubernetes 構建、部署和管理 ML 工作流。
- 在不同的架構和雲環境中運行整個機器學習管道。
- 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 筆記本。
- 跨多個平台構建 ML 訓練、超參數調優併為工作負載提供服務。