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        文末贈(zèng)書 | 微信、百度都接入的 DeepSeek,企業(yè)靠啥玩轉(zhuǎn)其私有化與垂直訓(xùn)練?

        AIGC動(dòng)態(tài)7個(gè)月前發(fā)布 AI前線
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        在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,大模型技術(shù)已然成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

        文末贈(zèng)書 | 微信、百度都接入的 DeepSeek,企業(yè)靠啥玩轉(zhuǎn)其私有化與垂直訓(xùn)練?

        原標(biāo)題:文末贈(zèng)書 | 微信、百度都接入的 DeepSeek,企業(yè)靠啥玩轉(zhuǎn)其私有化與垂直訓(xùn)練?
        文章來(lái)源:AI前線
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):7561字

        DeepSeek大模型私有化部署及垂直領(lǐng)域遷移

        1. **DeepSeek引領(lǐng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型:** 文章指出,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,大模型技術(shù)成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。DeepSeek作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大模型,正幫助眾多企業(yè)(包括教育、金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)頭部企業(yè))實(shí)現(xiàn)智能化變革,其私有化部署已成為行業(yè)熱潮。

        2. **DeepSeek在各行業(yè)的應(yīng)用案例:** 文章列舉了多個(gè)DeepSeek私有化部署的成功案例,例如:微信搜一搜接入DeepSeek-R1,騰訊多款產(chǎn)品(騰訊元寶、ima)支持DeepSeek,百度搜索和文心智能體平臺(tái)全面接入DeepSeek和文心大模型,多家頭部公募基金(匯添富、天弘、博時(shí)、國(guó)泰)將其應(yīng)用于核心業(yè)務(wù),以及好未來(lái)、中公教育、網(wǎng)易有道等教育機(jī)構(gòu)的應(yīng)用。

        3. **私有化部署面臨的挑戰(zhàn):** 文章也指出企業(yè)在進(jìn)行DeepSeek私有化部署和垂直訓(xùn)練時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn),例如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、硬件資源需求、模型優(yōu)化以及缺乏專業(yè)人才和相關(guān)資料等。

        4. **《大模型垂直領(lǐng)域低算力遷移》書籍價(jià)值:** 為了解決上述挑戰(zhàn),文章重點(diǎn)介紹了《大模型垂直領(lǐng)域低算力遷移:微調(diào)、部署與優(yōu)化》一書。該書提供了針對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、低算力條件下模型訓(xùn)練優(yōu)化以及完整垂直訓(xùn)練實(shí)施步驟的實(shí)用解決方案。

        5. **數(shù)據(jù)隱私與安全解決方案:** 書中詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)加密、差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù),以保障數(shù)據(jù)安全和隱私,例如使用TLS/SSL加密數(shù)據(jù)傳輸,AES加密存儲(chǔ)數(shù)據(jù),利用差分隱私技術(shù)和Opacus工具,以及使用PySyft實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

        6. **低算力條件下模型訓(xùn)練優(yōu)化:** 針對(duì)硬件資源有限的問(wèn)題,書中提出了參數(shù)高效微調(diào)(PEFT)方法,包括LoRA、Adapter和Prompt Tuning等技術(shù),以減少訓(xùn)練參數(shù)和顯存占用,提高訓(xùn)練效率。

        7. **完整的垂直訓(xùn)練實(shí)施步驟:** 書中提供了從需求分析、環(huán)境搭建、模型微調(diào)、模型評(píng)估到部署與應(yīng)用的完整垂直訓(xùn)練實(shí)施步驟,并以構(gòu)建智能客服系統(tǒng)為例進(jìn)行了詳細(xì)的案例分析。

        8. **垂直領(lǐng)域遷移技術(shù)棧與方式:** 文章比較了不同垂直領(lǐng)域遷移方式(提示工程、檢索增強(qiáng)生成、參數(shù)高效微調(diào)、全參數(shù)微調(diào)、從頭預(yù)訓(xùn)練)的成本和性能,指出基于開(kāi)源大模型的低算力微調(diào)與部署是中小企業(yè)的最佳選擇。

        9. **低算力微調(diào)與推理優(yōu)化:** 文章重點(diǎn)介紹了LoRA等參數(shù)高效微調(diào)方法以及訓(xùn)練中優(yōu)化和訓(xùn)練后優(yōu)化兩種推理優(yōu)化策略,以降低大模型的訓(xùn)練和推理成本。

        10. **總結(jié):** 文章總結(jié)指出,《大模型垂直領(lǐng)域低算力遷移》一書為企業(yè)提供了全面、系統(tǒng)且實(shí)用的DeepSeek私有化部署和垂直訓(xùn)練解決方案,助力企業(yè)在大模型時(shí)代實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展。


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        文章來(lái)源:AI前線
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        作者簡(jiǎn)介:面向AI愛(ài)好者、開(kāi)發(fā)者和科學(xué)家,提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實(shí)踐案例,助你全面擁抱AIGC。

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