DeepSeek: 高级模型优化与部署 培训

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发者、数据工程师和软件团队，旨在帮助他们实现DeepSeek Coder在AI辅助软件开发、自动化和优化中的应用。

培训结束后，参与者将能够：

• 在大型项目中实现AI辅助的代码生成与重构。
• 利用AI驱动的调试功能，提升软件可靠性。
• 将DeepSeek Coder集成到DevOps和CI/CD流水线中。
• 在软件工程工作流中使用AI实现智能自动化。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望利用DeepSeek APIs构建AI驱动应用的中级开发者、软件工程师和数据科学家。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解DeepSeek APIs的功能。
• 将DeepSeek APIs集成到应用中。
• 实现AI驱动的自动化和聊天机器人。
• 优化API性能，有效管理API调用。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向高级AI架构师、企业开发人员和CTO，旨在帮助他们在业务环境中部署、优化和扩展DeepSeek模型，同时确保安全性、合规性和AI伦理实践。

培训结束后，参与者将能够：

• 在企业环境中部署DeepSeek模型。
• 优化AI模型的性能和可扩展性。
• 确保AI应用中的数据安全和合规性。
• 在业务解决方案中实施AI伦理实践。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望利用DeepSeek开源模型进行内容创作、自动化和商业智能的初学者级非技术专业人士和企业家。

培训结束后，学员将能够：

• 理解无代码AI的基础知识及其在业务中的应用。
• 使用DeepSeek模型进行内容生成和自动化。
• 通过Zapier、Make和Notion等平台将AI工具集成到现有工作流程中。
• 利用AI分析业务数据并生成可操作的见解。
• 制定AI驱动的策略，以提高生产力和决策能力。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向初级到中级程序员和开发者，旨在帮助他们利用DeepSeek Coder提升编码效率和生产力。

培训结束后，学员将能够：

• 了解DeepSeek Coder的功能与局限。
• 利用AI辅助生成高质量代码片段。
• 使用DeepSeek Coder进行调试和代码优化。
• 利用AI工具自动化重复的编程任务。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向中级工程师、数据科学家和研究人员，旨在帮助他们利用DeepSeek 数学解决复杂方程，以及使用DeepSeek 视觉进行AI驱动的图像处理。

培训结束后，参与者将能够：

• 利用DeepSeek 数学进行AI辅助的问题解决。
• 应用DeepSeek 视觉进行图像分析和物体检测。
• 将AI驱动的数学和视觉工具集成到应用中。
• 优化AI模型，提高准确性和效率。

本次由讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向高级AI研究员、机器学习工程师和开发者，旨在帮助他们微调DeepSeek LLM模型，创建针对特定行业、领域或业务需求的定制化AI应用。

培训结束后，学员将能够：

• 理解DeepSeek模型的架构和功能，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 准备数据集并预处理数据以进行微调。
• 微调DeepSeek LLM以用于特定领域应用。
• 高效优化和部署微调后的模型。

本课程针对希望了解 AI 基础知识及DeepSeek架构和应用的初学者参加者，提供线上或线下的形式，由讲师进行实时授学。

培训结束时，参加者将能够：

• 了解 AI 和 LLM 的基本概念。
• 探索DeepSeek的架构及其用例。
• 将基础 AI 概念应用到实际场景中。
• 了解 AI 开发中的伦理考量。

本课程为讲师指导的培训，在 中国（线上或线下）进行，面向初学者，旨在帮助学员理解大语言模型的基础知识，探索 DeepSeek LLM 及其特定模型的工作原理，并发现其在商业和日常生活中的实际应用。

培训结束后，学员将能够：

• 理解大语言模型（LLMs）的基本原理。
• 了解 DeepSeek LLM 的架构和功能，包括 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3。
• 识别 DeepSeek LLM 在各种商业环境中的实际应用。
• 利用 DeepSeek LLM 实现日常任务的基本项目。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 AWS EKS（弹性 Kubernetes 服务）在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
• 基于 Docker 个容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
• 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优并为工作负载提供服务。

本课程为讲师指导的中国线下或线上培训，面向希望将机器学习工作负载部署到 AWS EC2 服务器的工程师。

培训结束后，参与者将能够：

• 在 AWS 上安装和配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需软件。
• 使用 EKS（Elastic Kubernetes Service）简化在 AWS 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 创建并部署 Kubernetes 流水线，以自动化和管理生产环境中的 ML 模型。
• 在多个 GPU 和并行运行的机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 托管服务扩展 ML 应用。

此由讲师指导的现场培训（在线或现场）主要针对希望将 Machine Learning 工作负载部署到 Azure 云的工程师。

培训结束后，学员将能够：

• 在 Azure 上安装并配置 Kubernetes、Kubeflow 及其他所需软件。
• 使用 Azure Kubernetes 服务（AKS）简化在 Azure 上初始化 Kubernetes 集群的工作。
• 创建并部署 Kubernetes 管道，用于自动化和管理生产中的 ML 模型。
• 在多个GPU和并行运行的机器上训练和部署TensorFlowML模型。
• 利用其他 AWS 托管服务来扩展 ML 应用程序。

Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化在 Kubernetes 上构建、训练和部署机器学习工作负载的过程。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用 Kubeflow 构建可靠机器学习工作流的初级到中级专业人士。

完成本培训后，学员将掌握以下技能：

• 熟悉 Kubeflow 生态系统及其核心组件。
• 使用 Kubeflow Pipelines 构建可重复的工作流。
• 在 Kubernetes 上运行可扩展的训练任务。
• 使用 Kubeflow Serving 高效部署机器学习模型。

课程形式

• 引导式演示与协作讨论。
• 使用真实 Kubeflow 组件的实践操作。
• 构建端到端机器学习工作流的实际练习。

课程定制选项

• 可根据团队的技术栈和项目需求定制本培训内容。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在Kubernetes上构建，部署和管理机器学习工作流的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在本地和云端安装和配置 Kubeflow。
• 基于 Docker 个容器和 Kubernetes 构建、部署和管理 ML 工作流。
• 在不同的架构和云环境中运行整个机器学习管道。
• 使用 Kubeflow 生成和管理 Jupyter 笔记本。
• 跨多个平台构建 ML 训练、超参数调优并为工作负载提供服务。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是希望超越构建ML模型并优化ML模型创建，跟踪和部署过程的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 MLflow 以及相关的 ML 库和框架。
• 了解 ML 模型的可跟踪性、可再现性和可部署性的重要性
• 将 ML 模型部署到不同的公有云、平台或本地服务器。
• 扩展 ML 部署过程，以适应在项目上进行协作的多个用户。
• 设置中央注册表以试验、复制和部署 ML 模型。