聯繫我們

課程簡介

模型最佳化與部署簡介

  • DeepSeek 模型概覽及部署挑戰
  • 理解模型效率:速度與準確性的權衡
  • AI 模型的關鍵效能指標

最佳化 DeepSeek 模型以提升效能

  • 降低推論延遲的技巧
  • 模型量化與剪枝策略
  • 使用針對 DeepSeek 模型最佳化的函式庫

實施 DeepSeek 模型的 MLOps

  • 版本控制與模型追蹤
  • 自動化模型重訓練與部署
  • AI 應用的 CI/CD 管線

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 存取與身份驗證

擴展與監控 AI 部署

  • AI 服務的負載平衡策略
  • 監控模型漂移及效能衰退
  • 實施 AI 應用的自動擴展

確保 AI 部署的安全與合規

  • 管理 AI 工作流程中的資料隱私
  • 符合企業 AI 法規
  • 安全 AI 部署的最佳實踐

未來趨勢與 AI 最佳化策略

  • AI 模型最佳化技術的進展
  • MLOps 及 AI 基礎設施的新興趨勢
  • 建立 AI 部署藍圖

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 AI 模型部署及雲端基礎設施經驗
  • 精通程式語言(例如:Python、Java、C++)
  • 理解 MLOps 及模型效能最佳化

適用對象

  • 最佳化及部署 DeepSeek 模型的 AI 工程師
  • 從事 AI 效能調優的數據科學家
  • 管理雲端 AI 系統的機器學習專家
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類