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李勇《企业DEEPSEEK等AI大模型落地部署解析》

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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
  
大纲
内容
单元一
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?
单元二
AI等大模型选型的关键决策
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?
单元三
部署方案设计实战
  
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
  
单元四
技术栈构建方法论
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?
单元五
价值实现路径设计
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
单元六
AI部署内部应用推广
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?
单元七
AI部署未来趋势
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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