中培企业IT培训 400-626-7377 400-626-7377
DeepSeek大模型应用开发最佳实践

DeepSeek全球火爆,AI人才年薪百万

  • AI大模型人才供不应求
  • 近三分之一AI技术岗位
    年薪50万以上
  • 人工智能工程师平均月
    薪超2万
  • 相关数据显示,基础算法研究与核心技术开发人才需求攀升,大模型算法工程师(智能制造)年薪可达50万至200万。

    数据来源:《2025人才市场洞察及薪酬指南》

    根据猎聘大数据,近一年AI技术热招TOP5岗位中,有近三分之一(30.9 7%)的岗位年薪在50万以上。

    数据来源:猎时大数据(数据统计时间:2024年2月-2025年1月)

    数据显示,人工智能工程师的平均招聘月薪达到了21319 元,领跑所有职业。要求5年以上工作经验的AI工程师岗位平均招聘月薪甚至超过3.5万元。

    不同经验要求的人工智能工程师招聘薪酬对比 数据来源:智联招聘

    AI人才缺口达400万,大厂开启抢人大战

    中培DeepSeek大模型课程,培养AI全能人才

    掌握DeepSeek大模型应用开发是抢占AI红利的关键。为此中培特邀国内顶尖AI专家打造《DeepSeek大模型应用开发最佳实践》课程,为大模型应用开发人员提供了一份清晰、全面的“可用知识”。带领大家快速了解DeepSeek、OpenAI等大模型的工作原理,并在此基础上使用流行的编程语言构建大模型应用,成为AI全能人才。

    立即报名

    三阶段递进式学习,锻造大模型应用开发核心能力

  • 阶段一
  • 阶段二
  • 阶段三
  • 1、DeepSeek大模型原理和应用
    LLM大模型
    推理大模型
    普通大模型
    构建文本生成
    问答和内容摘要等
    2、基于DeepSeek大模型API开发应用
    DeepSeek
    API
    案例讲解
    大模型构建及对比
    1、DeepSeek和LangChain开发应用
    开发框架
    典型使用场景
    基础概念
    模块化设计
    2、DeepSeek构建企业级RAG知识库
    RAG框架
    实现RAG
    RAG工作原理
    RAG调优技巧
    1、DeepSeek大模型Agent智能体开发
    LangChain
    Agent分类
    Agent企业应用
    2、DeepSeek深入学习
    私有化部署DeepSeek推理大模
    让大模型更高效的方法

    从原理到高阶实践技术,掌握AI,掌握未来

    1. 学习门槛低

      零基础LLM应用开发者就能学,不需要了解复杂数学算法,机器学习原理,不需要之前学习过大模型知识。

    2. 深入大模型核心技术及应用

      大模型核心原理、不仅学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain、RAG及Agent等高阶实践技术。

    3. 理论与实践相结合

      掌握DeepSeek大模型API构建应用程序,并结合构建新闻稿生成器、语音控制、企业管理系统MIS应用案例分析、某企业智能管理系统等案例,让应用落地。

    4. 紧跟热门技术趋势

      学习爆火的AI Agent(智能体),从概念介绍到企业级智能体应用与任务规划,掌握LangChain ReAct框架 、LangChain中的工具和工具包、AgentExecutor、Plan-and-Execute Agent实现物流管理等前沿知识。

    适合人群

    点击了解你是否适合学习

    课程安排

  • 第一章
    DeepSeek大模型原理和应用
  • 第二章
    基于DeepSeek大模型API开发应用
  • 第三章
    DeepSeek和LangChain开发应用
  • 第四章
    DeepSeek构建企业级RAG知识库
  • 第五章
    基于DeepSeek大模型Agent智能体开发
  • 第六章
    DeepSeek深入学习
  • 第一部分: LLM大模型核心原理

    1. 大模型基础:理论与技术的演进
    2. LLMs大语言模型的概念定义
    3. LLMs大语言模型的发展演进
    4. LLMs大语言模型的生态体系
    5. 大语言模型技术发展与演进
    6. 基于统计机器学习的语言模型
    7. 基于深度神经网络的语言模型
    8. 基于Transformer的大语言模型
    9. LLMs大语言模型的关键技术
    10. LLMs大语言模型的核心框架:商业&开源
    11. LLMs大语言模型的行业应用

    第二部分: DeepSeek大模型应用-办公提效

    1. 官方大模型DeepSeek应用
    2. DeepSeek办公提效
    3. 使用DeepSeek官方模型做推理任务
    4. DeepSeek和OpenAI O1模型的对比总结
    5. DeepSeek和国内其他大模型对比(智谱,文心,通义,kimi等)
    6. DeepSeek和国外其他大模型对比(Claude Gemini Mistral等)

    第三部分: DeepSeek大模型推理能力

    1. DeepSeek-R1 发布
    2. 对标 OpenAI o1 正式版
    3. DeepSeek-R1 上线 API
    4. DeepSeek 官网推理与 App
    5. DeepSeek-R1 训练论文
    6. 蒸馏小模型超越 OpenAI o1-min
    7. DeepSeek-R1 API 开发应用
    8. 通用基础与专业应用能力

    第一部分:DeepSeek大模型与Prompt提示工程

    1. Prompt如何使用和进阶
    2. 什么是提示与提示工程
    3. 提示工程的巨大威力:从Let’s think step by step说起
    4. 拆解、标准化、流程化:如何用AI改造工作
    5. 使用BROKE框架设计ChatGPT提示
    6. 通过案例分析,展示如何使用大模型prompt技术辅助开发

    第二部分: DeepSeek大模型 API 应用开发

    1. DeepSeek-V3 大模型API
    2. DeepSeek-R1推理大模型API
    3. DeepSeek模型 & 价格
    4. DeepSeek模型参数Temperature 设置
    5. DeepSeek模型Token 用量计算
    6. DeepSeek模型错误码
    7. DeepSeek大模型多轮对话
    8. DeepSeek大模型对话前缀续写(Beta)
    9. DeepSeek大模型FIM 补全(Beta)
    10. DeepSeek大模型JSON Output
    11. DeepSeek大模型Function Calling
    12. DeepSeek大模型上下文硬盘缓存
    13. 文本内容补全初探(Text Completion)
    14. 聊天机器人初探(Chat Completion)
    15. 基于DeepSeek开发智能翻译助手
    16. 案例分析

    第三部分: DeepSeek大模型对比其他大模型API(国外和国内其他)

    1. OpenAI大模型API
    2. claude大模型API
    3. Gemini 大模型API
    4. 智谱大模型API 介绍
    5. 使用 GLM-4 API构建模型和应用
    6. 基于通义千问大模型API的应用与开发
    7. 基于百度大模型API应用开发
    8. 基于字节,腾讯,华为大模型应用开发

    第四部分: DeepSeek大模型API构建应用程序(12案例,灵活选择)

    1. 应用程序开发概述
    2. 案例项目分析
    3. 项目1:构建新闻稿生成器
    4. 项目2:语音控制
    5. 项目3:企业管理系统MIS应用案例分析
    6. 项目4:某企业智能管理系统

    第一部分: 大模型应用开发框架 LangChain

    1. 大模型应用开发框架 LangChain
    2. LangChain 是什么
    3. 为什么需要 LangChain
    4. LangChain 典型使用场景
    5. LangChain 基础概念与模块化设计
    6. LangChain 核⼼模块入门与实战
    7. LangChain 的3 个场景
    8. LangChain 的6 大模块
    9. LangChain 的开发流程
    10. 创建基于LangChain聊天机器人

    第二部分: 基于DeepSeek和LangChain构建文档问答系统

    1. 构建复杂LangChain应用
    2. LangChain模型(Models):从不同的 LLM 和嵌入模型中进行选择
    3. LangChain提示(Prompts):管理 LLM 输入
    4. LangChain链(Chains):将 LLM 与其他组件相结合
    5. LangChain索引(Indexs):访问外部数据
    6. LangChain记忆(Memory):记住以前的对话
    7. LangChain代理(Agents):访问其他工具
    8. 使用大模型构建文档问答系统

    第一部分: DeepSeek大模型企业RAG应用

    1. RAG技术概述
    2. 加载器和分割器
    3. 文本嵌入和 向量存储
    4. 检索器和多文档联合检索
    5. RAG技术的关键挑战
    6. 检索增强生成实践
    7. RAG技术文档预处理过程
    8. RAG技术文档检索过程

    第二部分: 构建基于DeepSeek RAG Agent:实现检索增强生成

    1. 何谓检索增强生成
    2. 提示工程、RAG与微调
    3. 从技术角度看检索部分的Pipeline
    4. 从用户角度看RAG流程
    5. RAG和Agent
    6. 通过Llamalndex的ReAct RAG Agent实现检索
    7. 获取井加载电商的财报文件
    8. 将财报文件的数据转换为向量数据
    9. 构建查询引擎和工具
    10. 配置文本生成引擎大模型
    11. 创建Agent以查询信息

    第一部分:DeepSeek大模型驱动的Agent智能体开发概述

    1. 智能体的定义与特点
    2. 智能体与传统软件的关系
    3. 智能体与LLM的关系
    4. 从ChatGPT到智能体
    5. 智能体的五种能力
    6. 记忆,规划,工具,自主决策,推理
    7. 多智能体协作
    8. 企业级智能体应用与任务规划
    9. 智能体开发

    第二部分: 基于DeepSeek和LangChain构建Agent

    1. 通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价
    2. LangChain ReAct框架
    3. LangChain中ReAct Agent 的实现
    4. LangChain中的工具和工具包
    5. 通过create_react_agent创建Agent
    6. 深挖AgentExecutor的运行机制
    7. Plan-and-Solve策略的提出
    8. LangChain中的Plan-and-Execute Agent
    9. 通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理
    10. 为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具

    第一部分: DeepSeek原理和优化

    1. DeepSeek原理剖析
    2. DeepSeek系统软件优化
    3. DeepSeek 训练成本
    4. DeepSeek V3模型参数
    5. DeepSeek MoE架构
    6. DeepSeek 架构4方面优化
    7. DeepSeek R1 论文解读
    8. DeepSeek R1的创新点剖析
    9. DeepSeek R1 引发的创新思考

    第二部分: 私有化部署DeepSeek推理大模型

    1. DeepSeek云端部署
    2. DeepSeek和国产信创平台
    3. DeepSeek和国内云平台
    4. 利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型
    5. 一键部署DeepSeek R1大模型
    6. DeepSeek R1私有化部署总结

    第三部分: DeepSeek大模型微调

    1. DeepSeek 大模型微调
    2. 为何微调大模型
    3. 大模型先天缺陷
    4. 预训练成本高昂
    5. 垂直数据分布差异
    6. 提示推理成本限制
    7. DeepSeek大模型微调的三个阶段剖析
    8. DeepSeek大模型微调的两种方法剖析