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
o AI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
o Deepseek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
o FP8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）
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模型规模
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典型场景
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推荐配置
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代表产品
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Deepseek-7B
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边缘端/轻量级任务
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单卡A10/A30 (24GB显存)
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浪潮NF5468M6
幻境科技大模型知识推理一体机
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Deepseek-33B
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企业级服务
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8*A100 80GB + NVLink互联
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华为Atlas 800
幻境科技大模型知识推理一体机
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Deepseek-130B
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超大规模集群
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32*H100 + InfiniBand网络
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阿里云神龙+灵骏集群
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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
o Deepseek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）
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