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DeepSeek原理與項目實戰：大模型部署、微調與應用開發
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DeepSeek是一種基于Transformer架構的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構、混合精度訓練、分布式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理和任務定制化能力。本書系統性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術及其在實際開發中的深度應用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。本書通過深度講解與實用案例相結合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發的完整流程，學習新技術的實現方法與優化策略，全面提升在大模型領域的理論素養與開發能力。
- 彩圖 更新時間：2025-03-19 16:35:29
- 12.5 本章小結
- 12.4.8 智能化代碼質量評估與優化建議生成
- 12.4.7 深度整合開發環境的智能化調試工具
- 12.4.6 多語言支持的智能化代碼生成
- 12.4.5 大型項目的代碼維護
- 12.4.4 DeepSeek賦能項目構建與管理
- 12.4.3 快速生成大型項目文檔注釋
- 12.4.2 自動化腳本生成
- 12.4.1 快速錯誤定位與修復的工具整合
- 12.4 使用輔助編程插件提升開發效率
- 12.3.2 個性化建議與靈活的開發模式配置
- 12.3.1 深度語義理解下的代碼補全機制
- 12.3 代碼自動補全與智能建議的實現
- 12.2.2 高效管理API調用的緩存
- 12.2.1 在插件中調用API的流程
- 12.2 在VS Code中集成DeepSeek API
- 12.1.2 針對開發者的實用功能解析
- 12.1.1 輔助編程插件的功能定位
- 12.1 輔助編程插件概述及其核心功能
- 第12章 集成實戰3：基于VS Code的輔助編程插件開發
- 11.4 本章小結
- 11.3.2 持續學習與上下文理解的增強技術
- 11.3.1 提升問答準確率的優化策略
- 11.3 智能助理功能的實現與優化
- 11.2.2 語音識別與自然語言處理的綜合應用
- 11.2.1 AI助理與DeepSeek的API適配流程
- 11.2 DeepSeek API在AI助理中的配置與應用
- 11.1.2 AI助理的商業化應用
- 11.1.1 AI助理的核心功能解讀
- 11.1 AI助理：AI時代的啟動器
- 第11章 集成實戰2：AI助理開發
- 10.4 本章小結
- 10.3.3 完整代碼及系統測試
- 10.3.2 不同任務場景下的模型選擇策略
- 10.3.1 支持多模型切換的架構設計
- 10.3 多模型支持與切換
- 10.2.3 Chat類客戶端 API集成實現
- 10.2.2 常見接口調用
- 10.2.1 API密鑰的獲取與配置
- 10.2 DeepSeek API的配置與集成
- 10.1.2 常見應用場景解析
- 10.1.1 Chat的核心設計理念
- 10.1 Chat類客戶端概述及其功能特點
- 第10章 集成實戰1：基于LLM的Chat類客戶端開發
- 第三部分 實戰與高級集成應用
- 9.7 本章小結
- 9.6.2 翻譯專家
- 9.6.1 模型提示詞生成
- 9.6 模型提示詞與翻譯專家
- 9.5.2 宣傳標語生成
- 9.5.1 文案大綱生成
- 9.5 文案與宣傳
- 9.4.2 詩歌創作
- 9.4.1 散文寫作
- 9.4 文學創作
- 9.3.2 角色扮演（情景續寫）
- 9.3.1 角色扮演（自定義人設）
- 9.3 角色扮演
- 9.2.2 結構化輸出
- 9.2.1 內容分類
- 9.2 內容生成與分類
- 9.1.3 代碼生成
- 9.1.2 代碼注釋
- 9.1.1 代碼改寫
- 9.1 代碼相關應用
- 第9章 DeepSeek提示庫：探索Prompt的更多可能
- 8.4 本章小結
- 8.3.3 綜合案例3：智能電站管理系統的DeepSeek集成與優化
- 8.3.2 高效緩存與回調組合的性能提升案例分析
- 8.3.1 基于上下文的智能緩存調用設計
- 8.3 函數回調與緩存機制的結合應用
- 8.2.2 硬盤緩存實現
- 8.2.1 緩存命中與未命中的影響分析
- 8.2 上下文硬盤緩存的基本原理
- 8.1.2 DeepSeek回調優化技巧
- 8.1.1 回調函數原理及其設計原則
- 8.1 函數回調機制與應用場景
- 第8章 函數回調與上下文硬盤緩存
- 7.4 本章小結
- 7.3.3 綜合案例2：基于DeepSeek模型的多輪對話與結構化數據生成
- 7.3.2 JSON輸出在實際開發中的應用
- 7.3.1 結構化數據生成的模型實現
- 7.3 JSON格式輸出的設計與生成邏輯
- 7.2.2 DeepSeek對FIM任務的優化
- 7.2.1 FIM任務定義與生成流程
- 7.2 FIM生成模式解析
- 7.1.2 多樣化續寫風格的控制與實現
- 7.1.1 前綴建模的設計邏輯與實現方案
- 7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用
- 第7章 對話前綴續寫、FIM與JSON輸出開發詳解
- 6.4 本章小結
- 6.3.3 綜合案例1：基于DeepSeek-V3模型的代碼生成與任務特化
- 6.3.2 定制化對話與補全模型的案例解析
- 6.3.1 模型微調與任務特化技術
- 6.3 基于DeepSeek的定制化模型開發
- 6.2.2 深度補全功能的性能優化
- 6.2.1 模型對編程語言的適配策略
- 6.2 代碼補全的實現邏輯與優化
- 6.1.2 自然語言交互中的上下文管理
- 6.1.1 對話模型的輸入輸出設計
- 6.1 對話生成的基本原理與實現
- 第6章 對話生成、代碼補全與定制化模型開發
- 5.4 本章小結
- 5.3.2 數據保護與調用權限管理
- 5.3.1 降低延遲的性能優化技巧
- 5.3 API性能優化與安全策略
- 5.2.2 常用接口的功能解析與示例
- 5.2.1 API調用的認證機制與請求結構
- 5.2 DeepSeek API的基礎操作與API接口詳解
- 5.1.2 開放生態中的關鍵角色與協作
- 5.1.1 平臺核心模塊與服務概述
- 5.1 DeepSeek開放平臺簡介
- 第5章 DeepSeek開放平臺與API開發詳解
- 4.4 本章小結
- 4.3.2 軟件開發
- 4.3.1 輔助算法開發
- 4.3 輔助編程能力
- 4.2.2 復雜難題理解與推理
- 4.2.1 常規數學題目評估
- 4.2 數學推理能力
- 4.1.2 上下文交互
- 4.1.1 單輪對話與多輪對話
- 4.1 對話生成與語義理解能力
- 第4章 DeepSeek-V3大模型初體驗
- 第二部分 生成式AI的專業應用與Prompt設計
- 3.6 本章小結
- 3.5.3 關于DeepSeek-V3特定問題的應對技巧
- 3.5.2 模型偏差與穩健性問題
- 3.5.1 輸入設計與生成控制
- 3.5 開發中的常見問題與解決方案
- 3.4.3 性能優化策略
- 3.4.2 本地化部署
- 3.4.1 API調用與實時生成
- 3.4 模型部署與集成
- 3.3.2 小模型上的Scaling Laws實驗結果
- 3.3.1 模型規模與性能的關系
- 3.3 Scaling Laws研究與實踐
- 3.2.3 代碼與數學任務的應用探索
- 3.2.2 多語言編程能力（基于Aider測評案例）
- 3.2.1 在不同領域的實際表現
- 3.2 DeepSeek-V3的優勢與應用方向
- 3.1.3 多語言編程與代碼生成
- 3.1.2 問答系統與對話生成
- 3.1.1 文本生成與摘要
- 3.1 大模型應用場景
- 第3章 基于DeepSeek-V3模型的開發導論
- 2.7 本章小結
- 2.6.7 DeepSeek-V3
- 2.6.6 DeepSeek-Coder-V2
- 2.6.5 DeepSeek-V2
- 2.6.4 DeepSeek-VL
- 2.6.3 DeepSeek-Math
- 2.6.2 DeepSeek-Coder
- 2.6.1 DeepSeek LLM
- 2.6 DeepSeek系列模型
- 2.5.3 DeepSeek-V3的高效緩存機制
- 2.5.2 Token的定義與編碼過程
- 2.5.1 緩存命中與未命中的基本概念
- 2.5 緩存機制與Token
- 2.4.5 多Token預測策略
- 2.4.4 無輔助損失的負載均衡策略
- 2.4.3 動態學習率調度器的設計與優化
- 2.4.2 DeepSeek-V3的分布式訓練架構
- 2.4.1 數據并行與模型并行的權衡
- 2.4 大模型的分布式訓練
- 2.3.3 InfiniBand與NVLink的帶寬優化
- 2.3.2 All-to-All跨節點通信機制
- 2.3.1 DualPipe（雙管道)算法
- 2.3 DualPipe算法與通信優化
- 2.2.3 基于FP8的DeepSeek-V3性能提升策略
- 2.2.2 FP8在大模型訓練中的應用
- 2.2.1 混合精度計算的基本原理
- 2.2 FP8混合精度訓練的優勢
- 2.1.3 基于MoE的DeepSeek-V3架構設計
- 2.1.2 Sigmoid路由的工作機制
- 2.1.1 混合專家（MoE）簡介
- 2.1 MoE架構及其核心概念
- 第2章 DeepSeek-V3核心架構及其訓練技術詳解
- 1.6 本章小結
- 1.5.3 DeepSeek-V3如何降低訓練成本
- 1.5.2 GPU計算架構在Transformer中的應用
- 1.5.1 參數量與計算需求的增長趨勢
- 1.5 訓練成本與計算效率的平衡
- 1.4.3 DeepSeek-V3在上下文窗口方面的優化
- 1.4.2 內存與計算復雜度的平衡
- 1.4.1 上下文窗口擴展
- 1.4 上下文窗口
- 1.3.3 多樣化位置編碼
- 1.3.2 長距離注意力機制與稀疏注意力機制
- 1.3.1 動態注意力的實現
- 1.3 Transformer的擴展與優化
- 1.2.3 注意力矩陣的稀疏性與加速優化
- 1.2.2 Softmax歸一化原理
- 1.2.1 點積注意力與加性注意力的對比
- 1.2 注意力機制的核心原理
- 1.1.3 殘差連接與層歸一化
- 1.1.2 自注意力機制與多頭注意力機制
- 1.1.1 Encoder-Decoder架構
- 1.1 Transformer的基本結構
- 第1章 Transformer與注意力機制的核心原理
- 第一部分 生成式AI的理論基礎與技術架構
- 前言
- 作者簡介
- 內容提要
- 版權
- 版權信息
- 封面
- 封面
- 版權信息
- 版權
- 內容提要
- 作者簡介
- 前言
- 第一部分 生成式AI的理論基礎與技術架構
- 第1章 Transformer與注意力機制的核心原理
- 1.1 Transformer的基本結構
- 1.1.1 Encoder-Decoder架構
- 1.1.2 自注意力機制與多頭注意力機制
- 1.1.3 殘差連接與層歸一化
- 1.2 注意力機制的核心原理
- 1.2.1 點積注意力與加性注意力的對比
- 1.2.2 Softmax歸一化原理
- 1.2.3 注意力矩陣的稀疏性與加速優化
- 1.3 Transformer的擴展與優化
- 1.3.1 動態注意力的實現
- 1.3.2 長距離注意力機制與稀疏注意力機制
- 1.3.3 多樣化位置編碼
- 1.4 上下文窗口
- 1.4.1 上下文窗口擴展
- 1.4.2 內存與計算復雜度的平衡
- 1.4.3 DeepSeek-V3在上下文窗口方面的優化
- 1.5 訓練成本與計算效率的平衡
- 1.5.1 參數量與計算需求的增長趨勢
- 1.5.2 GPU計算架構在Transformer中的應用
- 1.5.3 DeepSeek-V3如何降低訓練成本
- 1.6 本章小結
- 第2章 DeepSeek-V3核心架構及其訓練技術詳解
- 2.1 MoE架構及其核心概念
- 2.1.1 混合專家（MoE）簡介
- 2.1.2 Sigmoid路由的工作機制
- 2.1.3 基于MoE的DeepSeek-V3架構設計
- 2.2 FP8混合精度訓練的優勢
- 2.2.1 混合精度計算的基本原理
- 2.2.2 FP8在大模型訓練中的應用
- 2.2.3 基于FP8的DeepSeek-V3性能提升策略
- 2.3 DualPipe算法與通信優化
- 2.3.1 DualPipe（雙管道)算法
- 2.3.2 All-to-All跨節點通信機制
- 2.3.3 InfiniBand與NVLink的帶寬優化
- 2.4 大模型的分布式訓練
- 2.4.1 數據并行與模型并行的權衡
- 2.4.2 DeepSeek-V3的分布式訓練架構
- 2.4.3 動態學習率調度器的設計與優化
- 2.4.4 無輔助損失的負載均衡策略
- 2.4.5 多Token預測策略
- 2.5 緩存機制與Token
- 2.5.1 緩存命中與未命中的基本概念
- 2.5.2 Token的定義與編碼過程
- 2.5.3 DeepSeek-V3的高效緩存機制
- 2.6 DeepSeek系列模型
- 2.6.1 DeepSeek LLM
- 2.6.2 DeepSeek-Coder
- 2.6.3 DeepSeek-Math
- 2.6.4 DeepSeek-VL
- 2.6.5 DeepSeek-V2
- 2.6.6 DeepSeek-Coder-V2
- 2.6.7 DeepSeek-V3
- 2.7 本章小結
- 第3章 基于DeepSeek-V3模型的開發導論
- 3.1 大模型應用場景
- 3.1.1 文本生成與摘要
- 3.1.2 問答系統與對話生成
- 3.1.3 多語言編程與代碼生成
- 3.2 DeepSeek-V3的優勢與應用方向
- 3.2.1 在不同領域的實際表現
- 3.2.2 多語言編程能力（基于Aider測評案例）
- 3.2.3 代碼與數學任務的應用探索
- 3.3 Scaling Laws研究與實踐
- 3.3.1 模型規模與性能的關系
- 3.3.2 小模型上的Scaling Laws實驗結果
- 3.4 模型部署與集成
- 3.4.1 API調用與實時生成
- 3.4.2 本地化部署
- 3.4.3 性能優化策略
- 3.5 開發中的常見問題與解決方案
- 3.5.1 輸入設計與生成控制
- 3.5.2 模型偏差與穩健性問題
- 3.5.3 關于DeepSeek-V3特定問題的應對技巧
- 3.6 本章小結
- 第二部分 生成式AI的專業應用與Prompt設計
- 第4章 DeepSeek-V3大模型初體驗
- 4.1 對話生成與語義理解能力
- 4.1.1 單輪對話與多輪對話
- 4.1.2 上下文交互
- 4.2 數學推理能力
- 4.2.1 常規數學題目評估
- 4.2.2 復雜難題理解與推理
- 4.3 輔助編程能力
- 4.3.1 輔助算法開發
- 4.3.2 軟件開發
- 4.4 本章小結
- 第5章 DeepSeek開放平臺與API開發詳解
- 5.1 DeepSeek開放平臺簡介
- 5.1.1 平臺核心模塊與服務概述
- 5.1.2 開放生態中的關鍵角色與協作
- 5.2 DeepSeek API的基礎操作與API接口詳解
- 5.2.1 API調用的認證機制與請求結構
- 5.2.2 常用接口的功能解析與示例
- 5.3 API性能優化與安全策略
- 5.3.1 降低延遲的性能優化技巧
- 5.3.2 數據保護與調用權限管理
- 5.4 本章小結
- 第6章 對話生成、代碼補全與定制化模型開發
- 6.1 對話生成的基本原理與實現
- 6.1.1 對話模型的輸入輸出設計
- 6.1.2 自然語言交互中的上下文管理
- 6.2 代碼補全的實現邏輯與優化
- 6.2.1 模型對編程語言的適配策略
- 6.2.2 深度補全功能的性能優化
- 6.3 基于DeepSeek的定制化模型開發
- 6.3.1 模型微調與任務特化技術
- 6.3.2 定制化對話與補全模型的案例解析
- 6.3.3 綜合案例1：基于DeepSeek-V3模型的代碼生成與任務特化
- 6.4 本章小結
- 第7章 對話前綴續寫、FIM與JSON輸出開發詳解
- 7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用
- 7.1.1 前綴建模的設計邏輯與實現方案
- 7.1.2 多樣化續寫風格的控制與實現
- 7.2 FIM生成模式解析
- 7.2.1 FIM任務定義與生成流程
- 7.2.2 DeepSeek對FIM任務的優化
- 7.3 JSON格式輸出的設計與生成邏輯
- 7.3.1 結構化數據生成的模型實現
- 7.3.2 JSON輸出在實際開發中的應用
- 7.3.3 綜合案例2：基于DeepSeek模型的多輪對話與結構化數據生成
- 7.4 本章小結
- 第8章 函數回調與上下文硬盤緩存
- 8.1 函數回調機制與應用場景
- 8.1.1 回調函數原理及其設計原則
- 8.1.2 DeepSeek回調優化技巧
- 8.2 上下文硬盤緩存的基本原理
- 8.2.1 緩存命中與未命中的影響分析
- 8.2.2 硬盤緩存實現
- 8.3 函數回調與緩存機制的結合應用
- 8.3.1 基于上下文的智能緩存調用設計
- 8.3.2 高效緩存與回調組合的性能提升案例分析
- 8.3.3 綜合案例3：智能電站管理系統的DeepSeek集成與優化
- 8.4 本章小結
- 第9章 DeepSeek提示庫：探索Prompt的更多可能
- 9.1 代碼相關應用
- 9.1.1 代碼改寫
- 9.1.2 代碼注釋
- 9.1.3 代碼生成
- 9.2 內容生成與分類
- 9.2.1 內容分類
- 9.2.2 結構化輸出
- 9.3 角色扮演
- 9.3.1 角色扮演（自定義人設）
- 9.3.2 角色扮演（情景續寫）
- 9.4 文學創作
- 9.4.1 散文寫作
- 9.4.2 詩歌創作
- 9.5 文案與宣傳
- 9.5.1 文案大綱生成
- 9.5.2 宣傳標語生成
- 9.6 模型提示詞與翻譯專家
- 9.6.1 模型提示詞生成
- 9.6.2 翻譯專家
- 9.7 本章小結
- 第三部分 實戰與高級集成應用
- 第10章 集成實戰1：基于LLM的Chat類客戶端開發
- 10.1 Chat類客戶端概述及其功能特點
- 10.1.1 Chat的核心設計理念
- 10.1.2 常見應用場景解析
- 10.2 DeepSeek API的配置與集成
- 10.2.1 API密鑰的獲取與配置
- 10.2.2 常見接口調用
- 10.2.3 Chat類客戶端 API集成實現
- 10.3 多模型支持與切換
- 10.3.1 支持多模型切換的架構設計
- 10.3.2 不同任務場景下的模型選擇策略
- 10.3.3 完整代碼及系統測試
- 10.4 本章小結
- 第11章 集成實戰2：AI助理開發
- 11.1 AI助理：AI時代的啟動器
- 11.1.1 AI助理的核心功能解讀
- 11.1.2 AI助理的商業化應用
- 11.2 DeepSeek API在AI助理中的配置與應用
- 11.2.1 AI助理與DeepSeek的API適配流程
- 11.2.2 語音識別與自然語言處理的綜合應用
- 11.3 智能助理功能的實現與優化
- 11.3.1 提升問答準確率的優化策略
- 11.3.2 持續學習與上下文理解的增強技術
- 11.4 本章小結
- 第12章 集成實戰3：基于VS Code的輔助編程插件開發
- 12.1 輔助編程插件概述及其核心功能
- 12.1.1 輔助編程插件的功能定位
- 12.1.2 針對開發者的實用功能解析
- 12.2 在VS Code中集成DeepSeek API
- 12.2.1 在插件中調用API的流程
- 12.2.2 高效管理API調用的緩存
- 12.3 代碼自動補全與智能建議的實現
- 12.3.1 深度語義理解下的代碼補全機制
- 12.3.2 個性化建議與靈活的開發模式配置
- 12.4 使用輔助編程插件提升開發效率
- 12.4.1 快速錯誤定位與修復的工具整合
- 12.4.2 自動化腳本生成
- 12.4.3 快速生成大型項目文檔注釋
- 12.4.4 DeepSeek賦能項目構建與管理
- 12.4.5 大型項目的代碼維護
- 12.4.6 多語言支持的智能化代碼生成
- 12.4.7 深度整合開發環境的智能化調試工具
- 12.4.8 智能化代碼質量評估與優化建議生成
- 12.5 本章小結
- 彩圖 更新時間：2025-03-19 16:35:29
