讲授专家:李勇 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 | | | | 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? | | | 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? | | | 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
| | | 1. 基础设施层 1.1)国产GPU选型:寒武纪vs燧原 1.2)分布式存储:Ceph集群搭建 2. 平台中间件 2.1)容器编排:Kubernetes高可用方案 2.2)服务网格:Istio流量管理 3. 安全体系 3.1)数据加密:国密算法应用 3.2)访问控制:RBAC+ABAC双模 案例:某金融机构技术栈建设实践 讨论课题:如何设计技术演进路线? | | | 1. 场景价值挖掘 1.1)流程重构:某银行信贷审批从7天→2小时 1.2)智能决策:DEEPSEEK辅助战略规划 2. 效果评估体系 2.1)技术指标:QPS、响应延迟 2.2)业务指标:某物流企业成本下降23% 3. 持续优化机制 3.1)模型迭代:在线学习框架 案例:某零售企业通过场景创新年增收1.2亿 讨论课题:设计您的价值评估模型 | | | 1. 应用推广策略 1.1)试点选择:高风险高价值场景 1.2)推广路径:某央企"三步走"经验 2. 能力建设 2.1)人才梯队:AI训练师培养体系 2.2)知识管理:某集团AI知识库建设 3. 文化转型 3.1)激励机制:创新积分制度 案例:某能源企业全员AI赋能计划 讨论课题:如何设计变革管理方案? | | | 1. 技术演进方向 1.1)模型轻量化:10B参数级边缘计算 1.2)多模态融合:某制造企业视觉+语言应用 2. 商业创新 2.1)服务模式:某设备商预测性维护服务 2.2)生态构建:行业大模型联盟 3. 战略规划 3.1)能力建设:三年技术路线图 案例:某车企AI战略实现弯道超车 讨论课题:规划您的AI发展蓝图 |
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