Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do optymalizacji i wdrażania modeli
- Przegląd modeli DeepSeek i wyzwań związanych z wdrażaniem
- Zrozumienie wydajności modeli: szybkość vs. dokładność
- Kluczowe metryki wydajności dla modeli AI
Optymalizacja modeli DeepSeek pod kątem wydajności
- Techniki redukcji opóźnień w inferencji
- Strategie kwantyzacji i przycinania modeli
- Korzystanie z optymalizowanych bibliotek dla modeli DeepSeek
Wdrażanie MLOps dla modeli DeepSeek
- Kontrola wersji i śledzenie modeli
- Automatyzacja ponownego trenowania i wdrażania modeli
- Potoki CI/CD dla aplikacji AI
Wdrażanie modeli DeepSeek w środowiskach chmurowych i lokalnych
- Wybór odpowiedniej infrastruktury do wdrożenia
- Wdrażanie z wykorzystaniem Docker i Kubernetes
- Zarządzanie dostępem do API i uwierzytelnianiem
Skalowanie i monitorowanie wdrożeń AI
- Strategie równoważenia obciążenia dla usług AI
- Monitorowanie dryfu modeli i degradacji wydajności
- Wdrażanie automatycznego skalowania dla aplikacji AI
Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności w wdrożeniach AI
- Zarządzanie prywatnością danych w przepływach pracy AI
- Zgodność z regulacjami dotyczącymi AI w przedsiębiorstwach
- Najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznego wdrażania AI
Przyszłe trendy i strategie optymalizacji AI
- Postępy w technikach optymalizacji modeli AI
- Nowe trendy w MLOps i infrastrukturze AI
- Tworzenie mapy drogowej wdrażania AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w wdrażaniu modeli AI i infrastrukturze chmurowej
- Znajomość języka programowania (np. Python, Java, C++)
- Zrozumienie MLOps i optymalizacji wydajności modeli
Grupa docelowa
- Inżynierowie AI optymalizujący i wdrażający modele DeepSeek
- Naukowcy zajmujący się danymi, pracujący nad dostrajaniem wydajności AI
- Specjaliści od uczenia maszynowego zarządzający systemami AI opartymi na chmurze
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Rozszerzenie wiedzy z AI.