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Schulungsübersicht

Einführung in die Modelloptimierung und -bereitstellung

  • Überblick über DeepSeek-Modelle und Herausforderungen bei der Bereitstellung
  • Verständnis von Modelleffizienz: Geschwindigkeit im Vergleich zur Genauigkeit
  • Wichtige Leistungsmerkmale für KI-Modelle

Optimierung von DeepSeek-Modellen für die Leistung

  • Techniken zur Reduzierung der Inferenz-Latenz
  • Strategien zur Modellquantisierung und -bescheidung (Pruning)
  • Einsatz optimierter Bibliotheken für DeepSeek-Modelle

Implementierung von MLOps für DeepSeek-Modelle

  • Versionskontrolle und Modellverfolgung
  • Automatisierung der Modelloptimierung und -bereitstellung
  • CI/CD-Pipelines für KI-Anwendungen

Bereitstellung von DeepSeek-Modellen in Cloud- und On-Premise-Umgebungen

  • Auswahl der richtigen Infrastruktur für die Bereitstellung
  • Bereitstellung mit Docker und Kubernetes
  • Verwaltung des API-Zugriffs und der Authentifizierung

Skalierung und Überwachung von KI-Bereitstellungen

  • Lastverteilungsstrategien für KI-Dienste
  • Überwachung von Modellverschiebungen (Model Drift) und Leistungseinbußen
  • Implementierung von Auto-Scaling für KI-Anwendungen

Sicherheit und Compliance bei KI-Bereitstellungen gewährleisten

  • Umgang mit Datenschutz in KI-Arbeitsabläufen
  • Einhaltung der Vorschriften für unternehmenskritische KI
  • Bewährte Praktiken für sichere KI-Bereitstellungen

Zukunftstrends und Strategien zur KI-Optimierung

  • Neue Entwicklungen in Techniken zur KI-Modelloptimierung
  • Aufkommende Trends in MLOps und KI-Infrastruktur
  • Erstellung eines Fahrplans für die KI-Bereitstellung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit der Bereitstellung von KI-Modellen und Cloud-Infrastrukturen
  • Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache (z. B. Python, Java, C++)
  • Verständnis von MLOps und der Optimierung der Modellleistung

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure, die DeepSeek-Modelle optimieren und bereitstellen
  • Data Scientists, die an der Leistungsoptimierung von KI arbeiten
  • Spezialisten für maschinelles Lernen, die cloudbasierte KI-Systeme verwalten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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