DeepSeek本地化部署与应用
DeepSeek本地化部署与应用详细内容
DeepSeek本地化部署与应用
《DeepSeek本地化部署与应用》
【课程背景】
2022年ChatGPT横空出世，打开了人工智能发展大门，AGI（通用人工智能）时代来临。经过3年的发展，国内外互联网类企业和传统企业大厂都已经进入了AI大模型的应用探索。目前AI大模型百花齐放，各家公司纷纷发布了自己的大模型产品。基础模型的发展已经成熟，应用开始发力，AI大模型的实际应用路径逐渐清晰，最佳实践公司已经开始了将AI大模型融入到业务中。头部IT软件，已经将AI大模型能力集成到自己的软件中，如微软将大模型集成到Windows中，金山公司将AI大模型能力融入到了WPS中，一些实用性的探索，也在很多企业开始。
企业应用AI大模型，安全和稳定至关重要。一个 HYPERLINK "https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%9C%89%E6%95%88%E7%9A%84&spm=1001.2101.3001.7020" \t "https://blog.csdn.net/2301_81888214/article/details/_blank" 有效的解决方案是进行本地化部署。本地化部署不仅可以避免网络波动带来的影响，还能提供更高的隐私保护和数据安全性。通过本地化部署，用户可以在自己的设备上运行DeepSeek等AI模型，无需依赖外部网络连接，从而实现更稳定、更可靠的使用体验。本地化部署还方便DeepSeek等AI与本地业务系统集成，应用数据存储在本地，企业信息安全也有了保障。
本课程详细介绍了DeepSeek等AI大模型的本地化部署方式，DeepSeek等AI的可视化使用界面的部署和使用，以及RAG等应用平台的本地化部署，使企业可以快速发展自己的应用。
【课程收益】
培训完结后，学员能够：
了解AI大模型和人工智能的发展情况
了解DeepSeek的技术优势
掌握ollama本地化部署和配置DeepSeek方式
掌握Open WebUI本地化部署与DeepSeek对接方式
掌握Dify本地知识库的部署与DeepSeek对接方案
了解Langchain、LlamaIndex、LangGraph等平台
【课程对象】企业技术人员
【课程时长】1天 (6小时/天）
【课程特点】密切结合案例，贴近实际应用，培训完即可应用与工作；工具可用，使用平台工具皆国内可用。
【课程大纲】
人工智能和大模型的技术发展
AI大模型的智能应用案例展示和介绍
DeepSeek发展情况介绍
DeepSeek等AI的技术发展历史简洁
DeepSeek的技术优势介绍
DeepSeek各版本应用场景介绍
蒸馏、微调等大模型技术简洁
使用Ollama部署DeepSeek大模型
本地化部署大模型的主流平台介绍
DeepSeek等大模型本地化部署配置需求
Ollama安装与配置
Ollama常用命令介绍
Ollama在线部署DeepSeek
Ollama离线部署DeepSeek
Open WebUI实现DeepSeek本地可视化访问
适用于大模型的UI介绍
Docker平台安装
利用Docker compose部署Open UI
Open UI对接本地DeepSeek设置
Open UI功能介绍
Open UI本机直接安装
Dify实现RAG和Agent本地化部署
RAG本地化部署平台介绍
利用Docker compose本地化部署Dify
Dify对接本地DeepSeek配置
利用Dify+DeepSeek搭建本地知识库
Langchain、Llamaindex、LangGrath编程部署框架介绍
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《数据分析思维、方法与应用》【课程背景】当下，数字化已经是各行业快速发展的基础，数据作为最新的生产要素，将会发挥更大的作用。数据分析技术，作为数据最基础的使用技术，使用成本最低，获得效益最大。通过数据分析技术，可以实现管理运营数字化，可以更透彻的了解公司和业务，可以更快速的找到日常工作中的问题原因，可以更高效的应对市场变化。数据分析，最重要的是数据思维，有了
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《数据分析与应用》【课程背景】当下，数字化已经是各行业快速发展的基础，数据作为最新的生产要素，将会发挥更大的作用。数据分析技术，作为数据最基础的使用技术，使用成本最低，获得效益最大。通过数据分析技术，可以实现管理运营数字化，可以更透彻的了解公司和业务，可以更快速的找到日常工作中的问题原因，可以更高效的应对市场变化。数据分析，最重要的是数据思维，有了数据思维可
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