掌握DeepSeek R1,构建独立运行的人工智能应用程序
深入了解并实际应用最新法学硕士模型
学习内容:
- 课程概述和学习路径
- 设置开发环境
- 了解2025年人工智能格局
- 探究DeepSeek R1的架构,与OpenAI模型比较
- 亲自探索UI和API,实际应用和用例
- 完整的Ollama设置指南,快速启动实施(2分钟内)
- 性能优化技术,解决常见问题
- AI代理简介,CrewAI框架集成
- 构建复杂的代理系统,真实世界的代理应用程序,操作员代理实现
- 移动 AI 基础知识,Android 的分步设置,针对移动设备进行优化,构建移动 AI 应用程序
- 深入探究 RAG 架构,文件处理技术,矢量数据库集成,可投入生产的聊天机器人,PDF 处理实现
- 最佳实践和指南,生产部署策略,未来发展和更新
课程内容主题:
- 什么是DeepSeek R1?架构与功能介绍
- 在本地运行DeepSeek R1:设置、优化及常见问题解决
- 使用 DeepSeek R1 构建代理:概念到实现的全过程指导
- Android设备上的DeepSeek R1操作:移动AI的基础和应用实践
- RAG聊天机器人构建与部署:从技术架构到实际产品化
课程要求:
- 具备基本的Python编程知识
- 了解基础机器学习概念
- 能够运行 Python 应用程序的计算机
- Android 设备(用于移动部分)
课程详细描述:
- 了解 DeepSeek R1 如何改变人工智能行业格局,并获得在本地运行法学硕士 (LLM) 的实践经验。
- 学习如何构建不依赖于云的实用应用程序,通过实际编码来学习,而不仅仅是理论。
- 从基本设置开始,逐步构建更复杂的应用程序,从简单的聊天界面到高级 RAG 系统。
- 了解 DeepSeek R1 在 OpenAI 模型等昂贵云端解决方案市场中的地位,并掌握它与OpenAI O1 和 O3 的比较。
完成本课程后,您将能够:
- 使用DeepSeek R1构建可用于生产的AI应用程序
- 创建复杂的代理系统以实现任务自动化
- 为自定义知识库实施RAG系统
- 在桌面和移动平台上部署人工智能应用程序
- 针对各种用例优化性能
无论您是希望减少对云AI服务的依赖,还是使用开源技术构建尖端应用程序,本课程都提供了掌握 DeepSeek R1 和创建强大的 AI 解决方案所需的一切。
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