課程分類： DS賦能運(yùn)用
課程目標(biāo)：
課程對(duì)象：
課程時(shí)間：
一、課程開篇：Deepseek與AI時(shí)代的操作系統(tǒng)（30分鐘）
1.Deepseek的定位與價(jià)值
oAI時(shí)代的"開源操作系統(tǒng)"：如何理解這一概念？
o對(duì)比傳統(tǒng)操作系統(tǒng)：從資源管理到AI驅(qū)動(dòng)的智能化升級(jí)
oDeepseek的核心能力：多模態(tài)支持、長(zhǎng)上下文理解、行業(yè)場(chǎng)景適配
2.為什么選擇Deepseek私有化部署？
o數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性需求
o企業(yè)級(jí)定制化場(chǎng)景（金融、醫(yī)療、政務(wù)等）
o成本優(yōu)化與長(zhǎng)期可控性
二、AI大模型部署方式全景解析（30分鐘）
1.主流部署模式對(duì)比
o公有云API調(diào)用 vs 私有化部署 vs 混合部署
o算力需求與成本分析（TCO模型）
2.私有化部署關(guān)鍵技術(shù)棧
o硬件層：GPU集群/NPU加速卡
o框架層：DeepSpeed、vLLM、TensorRT-LLM
o運(yùn)維層：Kubernetes + Prometheus監(jiān)控體系
三、Deepseek部署案例深度剖析（30分鐘）
1.典型場(chǎng)景與解決方案
o案例1：企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)
?需求：文檔智能檢索+多輪對(duì)話
?部署架構(gòu)：Deepseek-MoE 7B + FAISS向量數(shù)據(jù)庫(kù)
o案例2：金融風(fēng)控實(shí)時(shí)決策系統(tǒng)
?需求：低延遲（<200ms）推理+合規(guī)審計(jì)
?方案：Deepseek-33B量化版 + Triton推理服務(wù)器
2.典型性能優(yōu)化技巧
o動(dòng)態(tài)批處理（Dynamic Batching）配置
oFP8量化與模型蒸餾
o顯存優(yōu)化策略（PagedAttention技術(shù)解析）
四、硬件配置與產(chǎn)品選型指南（15分鐘）
模型規(guī)模 典型場(chǎng)景 推薦配置 代表產(chǎn)品
Deepseek-7B 邊緣端/輕量級(jí)任務(wù) 單卡A10/A30 (24GB顯存) 浪潮NF5468M6
幻境科技大模型知識(shí)推理一體機(jī)
Deepseek-33B 企業(yè)級(jí)服務(wù) 8*A100 80GB + NVLink互聯(lián) 華為Atlas 800
幻境科技大模型知識(shí)推理一體機(jī)
Deepseek-130B 超大規(guī)模集群 32*H100 + InfiniBand網(wǎng)絡(luò) 阿里云神龍+靈駿集群
注：國(guó)產(chǎn)化替代方案（昇騰910B+華為CANN工具鏈）
五、手把手實(shí)操：從零部署Deepseek模型（60分鐘）
1.環(huán)境準(zhǔn)備階段
o硬件檢查：nvidia-smi + dcgm監(jiān)控
o基礎(chǔ)環(huán)境：Docker + NVIDIA Container Toolkit
o對(duì)非深度研發(fā)用戶，可直接體驗(yàn)大模型推理一體機(jī)預(yù)裝環(huán)境
2.模型部署全流程：
o# Step1: 獲取模型權(quán)重：git clone https://github.com/deepseek-ai/Deepseek-7B
o# Step2: 啟動(dòng)量化轉(zhuǎn)換：python quantize.py --model_path ./ckpt --quant_type int4
o# Step3: Triton服務(wù)部署：docker run -gpus all -v /model_repo:/models tritonserver --model-repository=/models
o對(duì)非深度用戶，可直接體驗(yàn)大模型推理一體機(jī)預(yù)裝模型
3.性能調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)
o壓力測(cè)試：locust模擬并發(fā)請(qǐng)求
o顯存分析：Nsight Systems性能剖析
o日志監(jiān)控：ELK Stack搭建觀測(cè)體系
o對(duì)非深度用戶，可直接體驗(yàn)大模型推理一體機(jī)預(yù)裝功能
六、問(wèn)答與總結(jié)（15分鐘）
1.常見問(wèn)題解答，如：
o如何解決OOM（顯存溢出）問(wèn)題？
o國(guó)產(chǎn)CPU/GPU適配方案
o模型微調(diào)與持續(xù)學(xué)習(xí)鏈路設(shè)計(jì)
2.課程總結(jié)
o私有化部署的三大關(guān)鍵成功要素
oDeepseek生態(tài)發(fā)展路線圖解讀
附錄：學(xué)習(xí)資源包
1.官方部署白皮書（含Benchmark數(shù)據(jù)）
2.GitHub代碼倉(cāng)庫(kù)快速訪問(wèn)指南
3.硬件采購(gòu)清單與供應(yīng)商聯(lián)系方式
4.企業(yè)級(jí)部署Checklist（安全/合規(guī)/性能）
