Udemy線上課程 (Ken Cen 出品) Gen AI 第 38 部：DeepSeek 16X 上下文窗口技術∼一圖千字 下部 講師:瞭解更多 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)

內容說明:
掌握未來 AI 壓縮技術
為什麼 DeepSeek-OCR 部署課程是您必須投資的知識？
當 DeepSeek 發表這篇名為「DeepSeek OCR」的論文時，他們其實低調地埋藏了一個足以顛覆整個大型語言模型 (LLM) 範式的技術核心！
這不是一個普通的文字識別工具，這是視覺壓縮和上下文擴展的革命性突破。
傳統模型的痛點：效率低落的「視覺代幣」
傳統的多模態 LLM 在處理圖像中的文字時，會將視覺信息轉化為「視覺代幣」（Visual Tokens）。
然而，這個過程是極度低效的：
1 萬字的英文內容，可能需要高達 3 萬到 6 萬個視覺代幣來表達。
這些龐大的代幣數量，極大地限制了 LLM 的有效上下文窗口和推理速度。
視覺代幣一直被視為是「昂貴的附加品」。
DeepSeek 的革命性突破：視覺壓縮比文字高 16 倍！
DeepSeek 的核心貢獻在於，他們找到了用視覺代幣實現比文字代幣高出十倍的壓縮效率的方法！
這意味著：
內容數量傳統視覺代幣（約）DeepSeek 視覺代幣（約）效率提升10,000 字內容30,000 至 60,000 個僅約 1,500 個高達 10 倍以上
這是什麼概念？ 這代表著您不再受限於短小的上下文！您可以：
將公司所有關鍵內部文件塞入一個提示（Prompt）的前言中並進行快取。
將整個程式碼庫放入上下文，只需不斷附加 git diffs 進行增量修改。
讓您的模型像偉大的物理學家漢斯·貝特一樣，擁有龐大的任務專屬知識在工作記憶中，實現無縫思考和計算！
這是您掌握未來 LLM 部署的唯一途徑：
實戰稀缺知識： 我們的課程將這套革命性的 DeepSeek-OCR 模型完整適配到 VLLM 高性能框架上，讓您能夠將實驗室的理論，轉化為生產級的實時應用。
巨大的競爭優勢： 掌握這項技術，您將不再只是一名普通的 AI 應用開發者，而是能夠大幅擴展模型有效上下文、提高推理速度、並在文檔處理和 RAG 領域獲得巨大先發優勢的架構師。
這堂課是您將「又一個 OCR 模型」轉變為「革命性上下文擴展引擎」的鑰匙。
立即加入，不要錯過這個掌握下一代 AI 部署核心機密的機會！
課程內容:
01 - 攻克Deepseek-OCR多模態模型的部署
001 加入Udemy 全球最大的中文 AI 課程.mp4
002 如何獲得圖像塊最佳長寬比.mp4
003 圖像動態裁切 & PIL轉換處理.mp4
004 如何把圖像處理跟文本分詞打包成模型能夠理解的統一格式.mp4
005 如何避免生成重複內容.mp4
006 如何使用VLLM部署Deepseek-OCR模型.mp4
007 如何部署多模態模型實現DeepSeek-OCR 實戰的最終勝利.mp4