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中培偉業企業IT內訓課程
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DeepSeek大模型應用開發最佳實踐

2025-02-10 11:02:04 | 來源:企業IT培訓

課程簡介

2025年春節期間中國的DeepSeek火爆全球,震驚美國硅谷,可以與花費百億巨資的GPT相媲美,戳穿美股科技泡沫,以英偉達為代表的AI龍頭出現了暴跌。DeepSeek讓特朗普也感到懼怕,隨即美國黑客攻擊DeepSeek的網站,使其癱瘓,中美爆發網絡黑客大戰。DeepSeek的爆火源于其多方面優勢。首先,它完全開源,可本地部署,無使用限制,保護用戶隱私。其次,其性能強大,效果可比肩甚至超越國際頂尖模型,尤其在中文處理和復雜邏輯推理方面表現出色。此外,DeepSeek訓練成本低,API價格僅為同類產品的三十分之一,性價比超高。它還支持深度思考,能展示清晰的思維鏈,并具備聯網搜索、拍照識字、文件上傳等功能,使用場景豐富。最后,其響應速度快,生成內容幾乎無需等待。

課程價值

提供清晰全面的可用知識,快速了解DeepSeek和API;

對比OpenAI和國內多個其他大模型(文心,智譜,千問等)的工作原理及優勢;

在案例基礎上使用流行的編程語言構建大模型應用;

掌握如何構建文本生成、問答和內容摘要等初階大模型應用;

了解提示工程、模型微調、插件、LangChain,RAG,Agent等高階實踐技術。

適合人群

程序員、開發工程師、軟件設計師、項目經理、架構師等。

本課程面向零基礎LLM應用開發者,不需要了解復雜數學算法,機器學習原理,不需要之前學習過大模型知識。有Java,C#,C++等編程基礎,最好有Python基礎知識,但即使你對 Python 不太熟悉,也完全沒有關系。課程主要閱讀和講解案例代碼。

中培優勢

老牌機構

19 年企業 IT 培訓經驗,30+國內外資質授權,助力 130 萬+IT 人成長

師資雄厚

認證講師資質,教學經驗豐富,真實項目實戰,突破瓶頸快提升

通關無憂

5W+精準題庫,官方教材、自研講義、模擬考試等多重通關保障

班型多樣

面授、直播、精品錄播、定制企業內訓,全國循環開班,隨報隨學

平臺專業

支持 PC、APP 端使用,滿足多樣化學習需求,更靈活更便捷

服務保障

社群共學、促學、專家答疑,報名、考試、取證、續證一站式服務

課程大綱

培訓共計3天,每天6小時,具體日程安排如下:

章節 內容 詳情
章  DeepSeek大模型原理和應用 第一部分: LLM大模型核心原理 1. 大模型基礎:理論與技術的演進
2. LLMs大語言模型的概念定義
3. LLMs大語言模型的發展演進
4. LLMs大語言模型的生態體系
5. 大語言模型技術發展與演進
6. 基于統計機器學習的語言模型
7. 基于深度神經網絡的語言模型
8. 基于 Transformer 的大語言模型
9. LLMs大語言模型的關鍵技術
10. LLMs大語言模型的核心框架:商業&開源
11. LLMs大語言模型的行業應用
第二部分: DeepSeek大模型應用-辦公提效 1. 官方大模型DeepSeek應用
2. DeepSeek辦公提效
3. 使用DeepSeek官方模型做推理任務
4. DeepSeek和OpenAI O1模型的對比總結
5. DeepSeek和國內其他大模型對比(智譜,文心,通義,kimi等)
6. DeepSeek和國外其他大模型對比(Claude Gemini Mistral等)
第三部分: DeepSeek大模型推理能力 1. DeepSeek-R1 發布
2. 對標 OpenAI o1 正式版
3. DeepSeek-R1 上線 API
4. DeepSeek 官網推理與 App
5. DeepSeek-R1 訓練論文
6. 蒸餾小模型超越 OpenAI o1-min
7. DeepSeek-R1 API 開發應用
8. 通用基礎與專業應用能力
章  基于DeepSeek大模型API開發應用
 
部分:DeepSeek大模型與Prompt提示工程 1. Prompt如何使用和進階
2. 什么是提示與提示工程
3. 提示工程的巨大威力:從Let’s think step by step說起
4. 拆解、標準化、流程化:如何用AI改造工作
5. 使用BROKE框架設計ChatGPT提示
6. 通過案例分析,展示如何使用大模型prompt技術輔助開發
部分: DeepSeek大模型  API 應用開發 1. DeepSeek-V3 大模型API
2. DeepSeek-R1推理大模型API
3. DeepSeek模型 & 價格
4. DeepSeek模型參數Temperature 設置
5. DeepSeek模型Token 用量計算
6. DeepSeek模型錯誤碼
7. DeepSeek大模型多輪對話
8. DeepSeek大模型對話前綴續寫(Beta)
9. DeepSeek大模型FIM 補全(Beta)
10. DeepSeek大模型JSON Output
11. DeepSeek大模型Function Calling
12. DeepSeek大模型上下文硬盤緩存
13. 文本內容補全初探(Text Completion)
14. 聊天機器人初探(Chat Completion)
15. 基于DeepSeek開發智能翻譯助手
16. 案例分析
部分: DeepSeek大模型對比其他大模型API(國外和國內其他) 1. OpenAI大模型API
2. claude大模型API
3. Gemini 大模型API
4. 智譜大模型API 介紹
5. 使用 GLM-4 API構建模型和應用
6. 基于通義千問大模型API的應用與開發
7. 基于百度大模型API應用開發
8. 基于字節,騰訊,華為大模型應用開發
部分: DeepSeek大模型API構建應用程序(12案例,靈活選擇) 1. 應用程序開發概述
2. 案例項目分析
3. 項目1:構建新聞稿生成器
4. 項目2:語音控制
5. 項目3:企業管理系統MIS應用案例分析
6. 項目4:某企業智能管理系統
章  DeepSeek和LangChain開發應用
 
部分: 大模應用開發框架 LangChain 1. 大模型應用開發框架 LangChain
2. LangChain 是什么
3. 為什么需要 LangChain
4. LangChain 典型使用場景
5. LangChain 基礎概念與模塊化設計
6. LangChain 核?模塊入門與實戰
7. LangChain 的3 個場景
8. LangChain 的6 大模塊
9. LangChain 的開發流程
10. 創建基于LangChain聊天機器人
部分: 基于DeepSeek和LangChain構建文檔問答系統 1. 構建復雜LangChain應用
2. LangChain模型(Models):從不同的 LLM 和嵌入模型中進行選擇
3. LangChain提示(Prompts):管理 LLM 輸入
4. LangChain鏈(Chains):將 LLM 與其他組件相結合
5. LangChain索引(Indexs):訪問外部數據
6. LangChain記憶(Memory):記住以前的對話
7. LangChain代理(Agents):訪問其他工具
8. 使用大模型構建文檔問答系統
章  DeepSeek構建企業級RAG知識庫 部分: DeepSeek大模型企業RAG應用 1. RAG技術概述
2. 加載器和分割器
3. 文本嵌入和 向量存儲
4. 檢索器和多文檔聯合檢索
5. RAG技術的關鍵挑戰
6. 檢索增強生成實踐
7. RAG技術文檔預處理過程
8. RAG技術文檔檢索過程
部分: 構建基于DeepSeek RAG Agent:實現檢索增強生成 1. 何謂檢索增強生成
2. 提示工程、RAG與微調
3. 從技術角度看檢索部分的Pipeline
4. 從用戶角度看RAG流程
5. RAG和Agent
6. 通過Llamalndex的ReAct RAG Agent實現檢索
7. 獲取井加載電商的財報文件
8. 將財報文件的數據轉換為向量數據
9. 構建查詢引擎和工具
10. 配置文本生成引擎大模型
11. 創建Agent以查詢信息
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
章  基于DeepSeek大模型Agent智能體開發
部分:DeepSeek大模型驅動的Agent智能體開發概述 1. 智能體的定義與特點
2. 智能體與傳統軟件的關系
3. 智能體與LLM的關系
4. 從ChatGPT到智能體
5. 智能體的五種能力
6. 記憶,規劃,工具,自主決策,推理
7. 多智能體協作
8. 企業級智能體應用與任務規劃
9. 智能體開發
部分: 基于Deepseek和LangChain構建Agent 1. 通過LangChain中的ReAct框架實現自動定價
2. LangChain ReAct框架
3. LangChain中ReAct Agent 的實現
4. LangChain中的工具和工具包
5. 通過create_react_agent創建Agent
6. 深挖AgentExecutor的運行機制
7. Plan-and-Solve策略的提出
8. LangChain中的Plan-and-Execute Agent
9. 通過Plan-and-Execute Agent實現物流管理
10. 為Agent定義一系列進行自動庫存調度的工具
章  DeepSeek深入學習 部分: DeepSeek原理和優化 1. DeepSeek原理剖析
2. DeepSeek系統軟件優化
3. DeepSeek 訓練成本
4. DeepSeek V3模型參數
5. DeepSeek MoE架構
6. DeepSeek 架構4方面優化
7. DeepSeek R1 論文解讀
8. DeepSeek R1的創新點剖析
9. DeepSeek R1 引發的創新思考
部分: 私有化部署DeepSeek推理大模型 1. DeepSeek云端部署
2. DeepSeek和國產信創平臺
3. DeepSeek和國內云平臺
4. 利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型
5. 一鍵部署DeepSeek R1大模型
6. DeepSeek R1私有化部署總結
部分: DeepSeek大模型微調 1. DeepSeek 大模型微調
2. 為何微調大模型
3. 大模型先天缺陷
4. 預訓練成本高昂
5. 垂直數據分布差異
6. 提示推理成本限制
7. DeepSeek大模型微調的三個階段剖析
8. DeepSeek大模型微調的兩種方法剖析

專家講師

劉老師 | 國內頂尖AI專家

最近幾年帶隊完成了數十個AI項目,內容不僅包括深度學習、機器學習、數據挖掘等具體技術要點,也包括AI的整體發展、現狀、應用、商業價值、未來方向等,涵蓋內容非常豐富。完成多個深度學習實踐項目,廣泛應用于醫療、交通、銀行、電信等多個領域。從2020年推出的多門課程《AI大模型賦能行業應用與解決方案》《AI大模型輔助軟件研發管理與效能提升》和《AI大模型技術及開發應用實踐》更是廣受歡迎,已經為幾十家企業培訓,作為一名AI技術專家,對人工智能的理解深入透徹。他不僅精通AI的編程技術,還熟悉各種AI工具的使用,尤其在AI行業應用更是有著獨特的見解和實踐經驗;自從2023年以來幫助多家研發中心做AI輔助開發效能提升咨詢服務。同時也是微軟人工智能認證工程師,阿里云AI人工智能訓練師。在人工智能領域的深耕和創新,也得到了出版社的青睞,計劃出版自己的著作。也在多家技術大會做AI技術講座。

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