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DeepSeek本地化部署开发实战

(74)

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课程目录

1

本地化部署核心认知

1、为什么要本地部署

06:32

(241)
2、数据隐私合规要求（GDPR/等保2.0）

05:02

(214)
3、企业级服务的延迟优化与成本控制

08:52

(247)
4、DeepSeek模型本地化适配优势分析

07:36

(291)
5、‌技术全景图‌

06:23

(215)
6、部署载体对比：物理服务器/私有云/边缘设备

12:30

(102)
7、典型部署架构图解（Nginx+API服务+模型仓库）

13:16

(168)

2

基础环境构建

1、Linux系统配置‌

07:10

(234)
2、Ubuntu Server基础操作（SSH/防火墙/用户权限）

07:43

(163)
3、CUDA+cudNN多版本共存管理技巧

12:08

(213)
4、‌Docker实战部署‌

07:26

(277)
5、容器化DeepSeek推理环境（Dockerfile编写指南）

12:30

(246)
6、使用NVIDIA Container Toolkit配置GPU支持

10:08

(297)

3

模型转换与优化

1、‌模型格式转换‌

08:12

(245)
2、ONNX模型导出实战（PyTorch→ONNX动态轴处理）

05:37

(236)
3、TensorRT加速引擎构建（FP16/INT8量化演示）

06:48

(145)
4、‌性能调优策略‌

12:10

(117)
5、使用Nsight Systems进行CUDA内核分析

10:25

(251)
6、多模型并行加载的内存优化方案

10:36

(201)

4

API服务开发

1、‌FastAPI高阶应用‌

08:23

(155)
2、异步模型推理接口开发（uvicorn+async/await）

05:07

(274)
3、Swagger文档自动生成与JWT鉴权集成

12:09

(203)
4、‌高性能网关配置‌

06:59

(292)
5、Nginx反向代理配置（负载均衡/限流策略）

10:11

(149)
6、使用Prometheus+Grafana监控QPS/延迟

08:17

(173)

5

安全加固策略

1、‌网络安全防护‌

05:51

(119)
2、HTTPS证书自动续签（Let's Encrypt实战）

07:48

(175)
3、防火墙规则设置（iptables防DDoS攻击）

08:07

(217)
4、‌模型加密方案‌

12:10

(262)
5、基于SGX的TEE可信执行环境搭建

06:25

(155)
6、模型权重AES加密/解密流水线实现

07:19

(292)

6

持续交付体系

7

边缘设备部署

1、Jetson系列实战‌

05:34

(277)
2、DeepSeek模型在Jetson Nano上的TensorRT部署

10:26

(239)
3、功耗监控与散热方案设计

05:23

(263)
4、‌Android端集成‌

07:22

(297)
5、使用NNAPI加速模型推理

07:18

(197)
6、模型轻量化技巧（通道剪枝+知识蒸馏）

09:25

(194)

8

企业级项目实战