DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

• 具备AI模型部署和云端基础设施的经验
• 精通一种编程语言（例如：Python，Java，C++）
• 了解MLOps和模型性能优化

观众

• 优化和部署DeepSeek模型的AI工程师
• 从事AI性能调优工作的数据科学家
• 管理基于云的AI系统的机器学习专家

包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3在内的DeepSeek型号提供强大的AI功能，但要有效优化和部署它们需要先进的技术。

这个由教师主导的现场培训(在线或现场)旨在让具有中级到高级经验的高级AI工程师和数据科学家提升DeepSeek模型的性能，最小化延迟，并利用现代MLOps实践高效部署AI解决方案。

通过本次培训，参加者将能够：

• 针对效率、准确性和可扩展性优化DeepSeek模型。
• 实施MLOps和模型版本控制的最佳实践。
• 在云和本地基础设施上部署DeepSeek模型。
• 有效监控、维护和扩展AI解决方案。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 要请求这门课的定制培训，请联系我们安排。

模型优化和部署介绍

• DeepSeek模型和部署挑战的概述
• 了解模型效率：速度与准确度
• AI模型的关键性能指标

为性能优化DeepSeek模型

• 降低推断延迟的技术
• 模型量化和修剪策略
• 对DeepSeek模型使用优化的库

对DeepSeek模型实施MLOps

• 版本控制和模型跟踪
• 自动化模型重训练和部署
• AI应用程序的CI/CD管道

在云端和内部部署环境中部署DeepSeek模型

• 为部署选择合适的基础设施
• 使用Docker和Kubernetes部署
• 管理API访问和身份验证

扩展和监控AI部署

• AI服务的负载平衡策略
• 监控模型漂移和性能衰退
• 对AI应用程序实施自动扩展

确保AI部署的安全性和合规性

• 管理AI工作流中的数据隐私
• 遵守企业AI法规
• 安全AI部署的最佳实践

未来趋势和AI优化策略

• AI模型优化技术的进展
• 在MLOps和AI基础设施中出现的趋势
• 建立AI部署路线图

总结和结论