DeepSeek: 高级模型优化与部署 培训

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向中级开发者、数据工程师和软件团队，旨在帮助他们使用DeepSeek Coder实现AI辅助的软件开发、自动化和优化。

培训结束后，参与者将能够：

• 在大型项目中实现AI辅助的代码生成和重构。
• 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进行智能自动化。

本课程为讲师指导的培训（中国 线上或线下），面向高级 AI 工程师、开发者和数据分析师，旨在帮助他们掌握提示工程策略，以在实际应用中最大化 DeepSeek LLM 的效果。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计高级提示以优化 AI 响应。
• 控制和优化 AI 生成的文本，确保其准确性和一致性。
• 利用提示链和上下文管理技术。
• 在提示工程中减少偏见并增强 AI 的伦理使用。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级到高级建筑师、城市规划师和设计专业人士，旨在帮助他们将AI集成到设计过程中，从概念化到最终交付。

培训结束后，学员将能够：

• 使用AI驱动的文本到视频和图像生成工具生成设计迭代。
• 使用AI创建平面图、剖面图、立面图和材料选择。
• 使用AI驱动的设计验证确保符合法规。
• 将AI工作流集成到Revit和其他渲染工具中。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向希望利用DeepSeek API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 API的功能。
• 将DeepSeek API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。

本次由讲师指导的培训（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、合规性和道德AI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道德AI实践。

本课程为讲师指导的培训（中国 线上或线下），面向希望利用 DeepSeek 构建智能AI代理和自主系统的高级AI工程师、机器人开发人员和自动化专家。

培训结束后，学员将能够：

• 理解 DeepSeek AI 模型的架构和功能。
• 将 DeepSeek 集成到AI代理中，用于决策和自动化。
• 应用强化学习技术训练自主系统。
• 在实际环境中部署AI驱动的自主代理。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向中级水平的可持续发展专业人士、研究人员和AI开发者，旨在帮助他们使用DeepSeek进行AI驱动的可持续发展分析、气候行动的预测建模，以及负责任的社会公益AI应用。

培训结束后，学员将能够：

• 使用DeepSeek模型进行与可持续发展相关的数据分析。
• 应用AI进行气候变化建模、资源优化和生物多样性监测。
• 开发AI驱动的解决方案，助力社会影响和可持续发展目标（SDGs）。
• 确保在可持续发展应用中遵循负责任的AI实践。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级内容创作者、营销人员和媒体专业人士，旨在帮助他们利用 DeepSeek 进行 AI 辅助写作、自动化媒体生成和内容生产工作流程。

培训结束后，学员将能够：

• 使用 DeepSeek 模型生成高质量文本内容。
• 为博客、社交媒体和营销活动自动化内容创作流程。
• 将 AI 工具集成到现有的内容管理系统中。
• 通过 AI 驱动的构思和结构设计，提升创意和效率。

本课程由讲师主导，提供中国（线上或线下）培训，适合中级商业分析师、经理和决策者，他们希望利用 DeepSeek 进行预测建模、数据可视化和战略决策。

培训结束后，学员将能够：

• 使用 DeepSeek 分析商业数据并生成洞察。
• 应用预测建模进行商业预测。
• 自动化报告和商业智能工作流程。
• 通过 AI 驱动的分析增强决策能力。

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。