課程分類： DS賦能運用
課程目標：
課程對象：
課程時間：
一、課程開篇：Deepseek與AI時代的操作系統(tǒng)（30分鐘）
1.Deepseek的定位與價值
oAI時代的"開源操作系統(tǒng)"：如何理解這一概念？
o對比傳統(tǒng)操作系統(tǒng)：從資源管理到AI驅動的智能化升級
oDeepseek的核心能力：多模態(tài)支持、長上下文理解、行業(yè)場景適配
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)級定制化場景（金融、醫(yī)療、政務等）
o成本優(yōu)化與長期可控性
二、AI大模型部署方式全景解析（30分鐘）
1.主流部署模式對比
o公有云API調用 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.私有化部署關鍵技術棧
o硬件層：GPU集群/NPU加速卡
o框架層：DeepSpeed、vLLM、TensorRT-LLM
o運維層：Kubernetes + Prometheus監(jiān)控體系
三、Deepseek部署案例深度剖析（30分鐘）
1.典型場景與解決方案
o案例1：企業(yè)內部知識庫系統(tǒng)
?需求：文檔智能檢索+多輪對話
?部署架構：Deepseek-MoE 7B + FAISS向量數(shù)據(jù)庫
o案例2：金融風控實時決策系統(tǒng)
?需求：低延遲（<200ms）推理+合規(guī)審計
?方案：Deepseek-33B量化版 + Triton推理服務器
2.典型性能優(yōu)化技巧
o動態(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 典型場景 推薦配置 代表產(chǎn)品
Deepseek-7B 邊緣端/輕量級任務 單卡A10/A30 (24GB顯存) 浪潮NF5468M6
幻境科技大模型知識推理一體機
Deepseek-33B 企業(yè)級服務 8*A100 80GB + NVLink互聯(lián) 華為Atlas 800
幻境科技大模型知識推理一體機
Deepseek-130B 超大規(guī)模集群 32*H100 + InfiniBand網(wǎng)絡 阿里云神龍+靈駿集群
注：國產(chǎn)化替代方案（昇騰910B+華為CANN工具鏈）
五、手把手實操：從零部署Deepseek模型（60分鐘）
1.環(huán)境準備階段
o硬件檢查：nvidia-smi + dcgm監(jiān)控
o基礎環(huán)境：Docker + NVIDIA Container Toolkit
o對非深度研發(fā)用戶，可直接體驗大模型推理一體機預裝環(huán)境
2.模型部署全流程：
o# Step1: 獲取模型權重：git clone https://github.com/deepseek-ai/Deepseek-7B
o# Step2: 啟動量化轉換：python quantize.py --model_path ./ckpt --quant_type int4
o# Step3: Triton服務部署：docker run -gpus all -v /model_repo:/models tritonserver --model-repository=/models
o對非深度用戶，可直接體驗大模型推理一體機預裝模型
3.性能調優(yōu)實戰(zhàn)
o壓力測試：locust模擬并發(fā)請求
o顯存分析：Nsight Systems性能剖析
o日志監(jiān)控：ELK Stack搭建觀測體系
o對非深度用戶，可直接體驗大模型推理一體機預裝功能
六、問答與總結（15分鐘）
1.常見問題解答，如：
o如何解決OOM（顯存溢出）問題？
o國產(chǎn)CPU/GPU適配方案
o模型微調與持續(xù)學習鏈路設計
2.課程總結
o私有化部署的三大關鍵成功要素
oDeepseek生態(tài)發(fā)展路線圖解讀
附錄：學習資源包
1.官方部署白皮書（含Benchmark數(shù)據(jù)）
2.GitHub代碼倉庫快速訪問指南
3.硬件采購清單與供應商聯(lián)系方式
4.企業(yè)級部署Checklist（安全/合規(guī)/性能）
