DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

• Doświadczenie z wdrażaniem modeli AI i infrastrukturą chmurową
• Biegła znajomość języka programowania (np. Python, Java, C++)
• Zrozumienie MLOps i optymalizacja wydajności modelu

Publiczność

• Inżynierowie AI optymalizujący i wdrażający modele DeepSeek
• Naukowcy zajmujący się danymi pracujący nad dostrajaniem wydajności AI
• Specjaliści ds. uczenia maszynowego zarządzający systemami AI opartymi na chmurze

Modele DeepSeek, w tym DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3, zapewniają potężne możliwości sztucznej inteligencji, ale ich optymalizacja i skuteczne wdrażanie wymaga zaawansowanych technik.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi z doświadczeniem od średniego do zaawansowanego, którzy chcą zwiększyć wydajność modelu DeepSeek, zminimalizować opóźnienia i skutecznie wdrażać rozwiązania AI przy użyciu nowoczesnych praktyk MLOps.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Optymalizować modele DeepSeek pod kątem wydajności, dokładności i skalowalności.
• Wdrażać najlepsze praktyki dla MLOps i wersjonowania modeli.
• Wdrażać modele DeepSeek w chmurze i infrastrukturze lokalnej.
• Skutecznie monitoruj, utrzymuj i skaluj rozwiązania AI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do optymalizacji i wdrażania modeli

• Przegląd modeli DeepSeek i wyzwań związanych z wdrażaniem
• Zrozumienie wydajności modelu: szybkość vs. dokładność
• Kluczowe wskaźniki wydajności dla modeli AI

Optymalizacja modeli DeepSeek pod kątem wydajności

• Techniki zmniejszania opóźnień wnioskowania
• Strategie kwantyzacji i przycinania modeli
• Korzystanie ze zoptymalizowanych bibliotek dla modeli DeepSeek

Wdrażanie MLOps dla modeli DeepSeek

• Kontrola wersji i śledzenie modeli
• Automatyzacja ponownego szkolenia i wdrażania modeli
• Potoki CI/CD dla aplikacji AI

Wdrażanie modeli DeepSeek w środowiskach chmurowych i lokalnych

• Wybór odpowiedniej infrastruktury do wdrażania
• Wdrażanie przy użyciu Docker i Kubernetes
• Zarządzanie dostępem API i uwierzytelnianiem

Skalowanie i monitorowanie wdrożeń AI

• Strategie równoważenia obciążenia dla usług AI
• Monitorowanie dryfu modelu i spadku wydajności
• Wdrażanie automatycznego skalowania dla aplikacji AI

Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności we wdrożeniach AI

• Zarządzanie prywatnością danych w przepływach pracy AI
• Zgodność z przepisami dotyczącymi sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie
• Najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznych wdrożeń sztucznej inteligencji

Przyszłe trendy i strategie optymalizacji AI

• Postępy w technikach optymalizacji modeli AI
• Pojawiające się trendy w MLOps i infrastrukturze AI
• Tworzenie mapy drogowej wdrażania sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki