课程分类： DS赋能运用
课程目标：
课程对象：
课程时间：
一、课程开篇：Deepseek与AI时代的操作系统（30分钟）
1.Deepseek的定位与价值
oAI时代的"开源操作系统"：如何理解这一概念？
o对比传统操作系统：从资源管理到AI驱动的智能化升级
oDeepseek的核心能力：多模态支持、长上下文理解、行业场景适配
2.为什么选择Deepseek私有化部署？
o数据安全与合规性需求
o企业级定制化场景（金融、医疗、政务等）
o成本优化与长期可控性
二、AI大模型部署方式全景解析（30分钟）
1.主流部署模式对比
o公有云API调用 vs 私有化部署 vs 混合部署
o算力需求与成本分析（TCO模型）
2.私有化部署关键技术栈
o硬件层：GPU集群/NPU加速卡
o框架层：DeepSpeed、vLLM、TensorRT-LLM
o运维层：Kubernetes + Prometheus监控体系
三、Deepseek部署案例深度剖析（30分钟）
1.典型场景与解决方案
o案例1：企业内部知识库系统
?需求：文档智能检索+多轮对话
?部署架构：Deepseek-MoE 7B + FAISS向量数据库
o案例2：金融风控实时决策系统
?需求：低延迟（<200ms）推理+合规审计
?方案：Deepseek-33B量化版 + Triton推理服务器
2.典型性能优化技巧
o动态批处理（Dynamic Batching）配置
oFP8量化与模型蒸馏
o显存优化策略（PagedAttention技术解析）
四、硬件配置与产品选型指南（15分钟）
模型规模 典型场景 推荐配置 代表产品
Deepseek-7B 边缘端/轻量级任务 单卡A10/A30 (24GB显存) 浪潮NF5468M6
幻境科技大模型知识推理一体机
Deepseek-33B 企业级服务 8*A100 80GB + NVLink互联 华为Atlas 800
幻境科技大模型知识推理一体机
Deepseek-130B 超大规模集群 32*H100 + InfiniBand网络 阿里云神龙+灵骏集群
注：国产化替代方案（昇腾910B+华为CANN工具链）
五、手把手实操：从零部署Deepseek模型（60分钟）
1.环境准备阶段
o硬件检查：nvidia-smi + dcgm监控
o基础环境：Docker + NVIDIA Container Toolkit
o对非深度研发用户，可直接体验大模型推理一体机预装环境
2.模型部署全流程：
o# Step1: 获取模型权重：git clone https://github.com/deepseek-ai/Deepseek-7B
o# Step2: 启动量化转换：python quantize.py --model_path ./ckpt --quant_type int4
o# Step3: Triton服务部署：docker run -gpus all -v /model_repo:/models tritonserver --model-repository=/models
o对非深度用户，可直接体验大模型推理一体机预装模型
3.性能调优实战
o压力测试：locust模拟并发请求
o显存分析：Nsight Systems性能剖析
o日志监控：ELK Stack搭建观测体系
o对非深度用户，可直接体验大模型推理一体机预装功能
六、问答与总结（15分钟）
1.常见问题解答，如：
o如何解决OOM（显存溢出）问题？
o国产CPU/GPU适配方案
o模型微调与持续学习链路设计
2.课程总结
o私有化部署的三大关键成功要素
oDeepseek生态发展路线图解读
附录：学习资源包
1.官方部署白皮书（含Benchmark数据）
2.GitHub代码仓库快速访问指南
3.硬件采购清单与供应商联系方式
4.企业级部署Checklist（安全/合规/性能）
