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Schulungsübersicht
Einführung in die Optimierung und Bereitstellung von Modellen
- Überblick über DeepSeek-Modelle sowie Herausforderungen bei deren Einsatz
- Was bedeutet Modell-Effizienz: Geschwindigkeit versus Genauigkeit
- Wichtige Leistungskennzahlen für KI-Modelle
Optimierung der DeepSeek-Modelle hinsichtlich Leistung
- Möglichkeiten zur Verringerung der Inferenz-Latenzzeit
- Strategien zur Quantisierung und Pruning von Modellen
- Nutzung optimierter Bibliotheken für DeepSeek-Modelle
Einsatz von MLOps bei DeepSeek-Modellen
- Versionsverwaltung und Nachverfolgung von Modellen
- Automatisierung des Neu-Trainierens sowie der Bereitstellung von Modellen
- CI/CD-Prozesse für KI-Anwendungen
Bereitstellung von DeepSeek-Modellen in Cloud- und lokalen Umgebungen
- Auswahl der geeigneten Infrastruktur für die Bereitstellung
- Einsatz von Docker und Kubernetes zur Modellverteilung
- Verwaltung des API-Zugriffs sowie der Authentifizierung
Skalierung und Überwachung von KI-Systemen nach der Bereitstellung
- Strategien zum Lastausgleich bei KI-Dienstleistungen
- Erkennung von Modelldrift sowie Leistungsveränderungen
- Automatische Skalierung von KI-Anwendungen einrichten
Sicherheit und Compliance bei der Bereitstellung von KI-Systemen
- Datenschutz in KI-Workflows gewährleisten
- Einhaltung geltender Vorgaben im Bereich KI-Nutzung
- Bewährte Praktiken für sichere KI-Bereitstellungen
Zukünftige Entwicklungen und Strategien zur Optimierung von KI-Modellen
- Neuheiten in der Technik zur Modelloptimierung
- Aktuelle Trends im Bereich MLOps und KI-Infrastruktur
- Erstellung eines Plans für die zukünftige KI-Bereitstellung
Zusammenfassung sowie weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Modellen sowie mit Cloud-Infrastrukturen
- Gute Kenntnisse einer Programmiersprache (z. B. Python, Java, C++)
- Verständnis von MLOps sowie Strategien zur Optimierung der Modellleistung
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die DeepSeek-Modelle optimieren und einsetzen
- Datenwissenschaftler, die sich mit der Leistungssteigerung von KI beschäftigen
- Spezialisten im Bereich Maschinelles Lernen, die Cloud-basierte KI-Systeme verwalten
14 Stunden