企业DeepSeek等AI大模型落地部署解析
讲师:李勇 发布日期:12-30 浏览量:86
培训对象：企业中高层管理者、数字化转型负责人、AI项目团队成员、日常岗位业务人员等；
课程时间：1天 (6小时）
课程背景：
在AI大模型加速产业变革的背景下，本课程针对国央企数据安全要求高、业务场景复杂的特点，系统解决模型选型、部署实施、安全保障、价值转化等核心问题，具备"方法论+工具链+实战案例"三位一体的特色。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
受益一：建立AI大模型部署的完整决策框架
受益二：掌握安全与成本平衡的部署策略
受益三：设计符合企业特性的技术架构
受益四：构建AI应用落地的组织保障体系
受益五：预判AI部署的未来发展趋势
课程大纲：
单元 | 大纲 | 内容 |
单元一 | 以DeepSeek为代表的AI大模型本地部署的战略价值 | 1. 部署DeepSeek等AI大模型必要性分析 1.1）数据主权：核心数据不出域 1.2）响应效能：毫秒级实时响应 1.3）合规要求：满足等保2.0三级标准 2. 成本效益模型 2.1）初期投入：硬件+软件（DeepSeek企业版） 2.2）长期收益：某央企3年ROI达320%的实证 案例：某能源集团通过本地部署避免数据外泄风险 讨论课题：您的企业是否具备本地部署条件？ |
单元二 | AI等大模型选型的关键决策 | 1. 技术路线对比 1.1）指令模型：规则驱动型（如传统文心一言等） 1.2）推理模型：DeepSeek的因果推理能力 2. 开源闭源选择 2.1）开源优势：可定制知识图谱 2.2）闭源优势：某金融集团724小时技术支持 3. 选型评估矩阵 3.1）性能指标：千亿token推理成本 3.2）适配能力：行业专属模型微调 案例：某汽车集团选择DeepSeek实现研发效率倍增 讨论课题：如何构建选型评估体系？ |
单元三 | 部署方案设计实战 | 1. 云端部署方案 1.1）适用场景：非敏感数据预处理 1.2）成本模型：某电商企业API调用成本分析 2. 本地部署方案 2.1）硬件配置：国产算力集群搭建指南 2.2）网络架构：某银行双活容灾方案 3. 混合部署策略 3.1）数据分级：核心数据本地+通用能力云端 案例：某制造企业混合部署节省40%成本 讨论课题：设计您的部署架构图 分享 联系客服 返回顶部 |
