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課程

課程介紹

     隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展,企業(yè)面臨著提升工作效率、降低運營成本和優(yōu)化資源配置的巨大壓力。DeepSeek做出十三項革命性的大模型技術(shù)突破,特別是大模型核心工程技術(shù)的突破和應(yīng)用,已經(jīng)比肩OpenAI的核心技術(shù)突破。當(dāng)前,傳統(tǒng)的辦公方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代企業(yè)的效率需求。企業(yè)亟需掌握新的技術(shù)工具,以提高工作效率、提升工作質(zhì)量、節(jié)省人力成本并推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。DeepSeek的出現(xiàn),正是為了解決這一痛點,整合多種智能技術(shù)以優(yōu)化辦公流程,提升整體工作效能。
     本課程將深入探討DeepSeek的核心技術(shù)原理及其在實際工作場景中的應(yīng)用,通過案例實操幫助學(xué)員掌握如何運用DeepSeek工具提升辦公效率。這項課程適合各級管理人員、數(shù)據(jù)分析師、市場營銷人員、寫作人員及對行政效率提升有需求的各類職員。

培訓(xùn)對象

對課程內(nèi)容感興趣的全體人員。

課程收益

深刻理解DeepSeek技術(shù)架構(gòu)與原理;
提升辦公效率的實用技能;
掌握案例實操的最佳實踐;
增強決策支持能力。

知識概要

-- DeepSeek的起源與發(fā)展;
-- DeepSeek核心技術(shù)原理;
-- 模型微調(diào)、知識增強與RAG開發(fā);
-- 利用DeepSeek-R1模型進行運維事件分類示例;
-- 運維場景中的數(shù)據(jù)實時反饋與自動化響應(yīng);
-- 運維語音模型與DeepSeek結(jié)合的故障預(yù)測應(yīng)用。

課程大綱

模塊

學(xué)習(xí)內(nèi)容

第一天

DeepSeek的起源與發(fā)展

背景及發(fā)展歷程

使命與愿景

行業(yè)趨勢與競爭分析

技術(shù)競爭力與創(chuàng)新優(yōu)勢

DeepSeek核心技術(shù)原理

模型架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

極大規(guī)?;旌蠈<夷P停∕oE)

多頭潛在注意力(MLA)

高效訓(xùn)練與內(nèi)存優(yōu)化

數(shù)據(jù)處理與多語言能力

數(shù)據(jù)多樣性與長上下文擴展

強化學(xué)習(xí)和知識蒸餾的實用化

強化學(xué)習(xí)和知識蒸餾的實用化

高質(zhì)量數(shù)據(jù)的篩選與多語言處理策略

文檔打包與FIM策略提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)組織效率

數(shù)據(jù)增強策略擴展訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語義覆蓋范圍

自動化標注與半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合提升標注效率

小規(guī)模預(yù)訓(xùn)練任務(wù)與超參數(shù)設(shè)置優(yōu)化

數(shù)據(jù)清洗去除噪聲和冗余,優(yōu)化模型輸入

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和動態(tài)數(shù)據(jù)流管理示例

多模態(tài)數(shù)據(jù)在預(yù)訓(xùn)練中的融合與處理技術(shù)

結(jié)合運維場景的數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理示例

預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中的數(shù)據(jù)存儲和訪問配置優(yōu)化

文檔預(yù)訓(xùn)練和動態(tài)知識更新示例

運維Log數(shù)據(jù)在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的應(yīng)用策略

運維語音轉(zhuǎn)文本數(shù)據(jù)在模型微調(diào)中的作用

第二天

模型微調(diào)、知識增強與RAG開發(fā)

監(jiān)督微調(diào)(SFT)適應(yīng)不同領(lǐng)域的特定任務(wù)需求

微調(diào)中的超參數(shù)選擇與訓(xùn)練穩(wěn)定性優(yōu)化

運維場景下的微調(diào)數(shù)據(jù)構(gòu)建與模型優(yōu)化示例

強化學(xué)習(xí)結(jié)合用戶反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化推理性能

動態(tài)調(diào)優(yōu)策略在復(fù)雜任務(wù)場景中的應(yīng)用

利用RAG技術(shù)構(gòu)建動態(tài)檢索增強生成任務(wù)

運維事件分類中RAG的動態(tài)文檔檢索示例

知識庫與實時檢索在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用

運維日志結(jié)構(gòu)化解析與動態(tài)檢索系統(tǒng)搭建

生成模塊與檢索模塊的高效任務(wù)協(xié)同

利用DeepSeek-R1模型進行運維事件分類示例

運維數(shù)據(jù)中的異常檢測與智能分析應(yīng)用

RAG系統(tǒng)在多輪問答與動態(tài)知識更新中的應(yīng)用

運維語音與文本數(shù)據(jù)融合,生成多模態(tài)運維報告

基于R1推理模型的智能化運維預(yù)警系統(tǒng)開發(fā)

多任務(wù)場景中的生成任務(wù)與實時數(shù)據(jù)處理

運維場景中的數(shù)據(jù)實時反饋與自動化響應(yīng)

運維任務(wù)演練:從日志采集到生成自動報告

數(shù)據(jù)緩存與優(yōu)化策略確保高效查詢與推理

運維知識庫的動態(tài)更新與版本控制

第三天

智能體設(shè)計、部署與智能運維

智能體的核心架構(gòu)與工作流分解

LangChain在任務(wù)流編排和多任務(wù)協(xié)作中的應(yīng)用

Langraph支持的工作流可視化與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化

自動化任務(wù)流的設(shè)計與多模態(tài)數(shù)據(jù)處理示例

運維任務(wù)中的數(shù)據(jù)傳遞與多任務(wù)執(zhí)行機制

模型輕量化與壓縮優(yōu)化大規(guī)模部署性能

分布式部署技術(shù)解決高負載和系統(tǒng)容錯問題

基于R1模型的復(fù)雜運維事件處理與分類示例

環(huán)境配置優(yōu)化,適應(yīng)不同企業(yè)運維需求

運維語音模型與DeepSeek結(jié)合的故障預(yù)測應(yīng)用

實時監(jiān)控系統(tǒng)在運維性能指標中的應(yīng)用

自動化運維中的錯誤檢測與自愈機制

用戶反饋數(shù)據(jù)指導(dǎo)生成策略的動態(tài)調(diào)優(yōu)

運維Log數(shù)據(jù)自動化處理與可視化展示

持續(xù)反饋優(yōu)化:基于事件數(shù)據(jù)迭代模型性能

從開發(fā)到部署的全流程運維任務(wù)演練

運維任務(wù)中多模態(tài)數(shù)據(jù)的動態(tài)擴展與適配

利用推理模型生成運維報告并反饋優(yōu)化

小型運維系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集到自動部署示例

運維安全與用戶隱私保護策略的應(yīng)用

認證過程

無認證考試

開班信息

暫無開班信息

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