DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

• 具備AI模型部署和雲端基礎設施的經驗
• 精通一種編程語言（例如：Python，Java，C++）
• 了解MLOps和模型性能優化

觀眾

• 優化和部署DeepSeek模型的AI工程師
• 從事AI性能調優工作的數據科學家
• 管理基於雲的AI系統的機器學習專家

包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3在內的DeepSeek型號提供強大的AI功能，但要有效優化和部署它們需要先進的技術。

這個由教師主導的現場培訓(在線或現場)旨在讓具有中級到高級經驗的高級AI工程師和數據科學家提升DeepSeek模型的性能，最小化延遲，並利用現代MLOps實踐高效部署AI解決方案。

通過本次培訓，參加者將能夠：

• 針對效率、準確性和可擴展性優化DeepSeek模型。
• 實施MLOps和模型版本控制的最佳實踐。
• 在雲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。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在現場實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 要請求這門課的定制培訓，請聯系我們安排。

模型優化和部署介紹

• DeepSeek模型和部署挑戰的概述
• 了解模型效率：速度與準確度
• AI模型的關鍵性能指標

為性能優化DeepSeek模型

• 降低推斷延遲的技術
• 模型量化和修剪策略
• 對DeepSeek模型使用優化的庫

對DeepSeek模型實施MLOps

• 版本控制和模型跟踪
• 自動化模型重訓練和部署
• AI應用程序的CI/CD管道

在雲端和內部部署環境中部署DeepSeek模型

• 為部署選擇合適的基礎設施
• 使用Docker和Kubernetes部署
• 管理API訪問和身份驗證

擴展和監控AI部署

• AI服務的負載平衡策略
• 監控模型漂移和性能衰退
• 對AI應用程序實施自動擴展

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

未來趨勢和AI優化策略

• AI模型優化技術的進展
• 在MLOps和AI基礎設施中出現的趨勢
• 建立AI部署路線圖

總結和結論