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| 編輯推薦： |
在人工智能领域快速发展的当下，大模型技术已成为行业焦点，而DeepSeek作为大规模产业应用的技术引领者，正发挥着愈发重要的作用。《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》一书，将为您开启一场从理论到实践全面探索DeepSeek的知识盛宴。
《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》详细阐述了DeepSeek的技术细节，并通过丰富的案例分析展现了其在实际中的应用潜力。全书结构清晰，层次分明，共分为三部分，总计11章，内容涵盖从基础理论到行业实践的方方面面，为读者提供了一份全面且系统的学习指南。
第一部分（第1 - 4章）：核心技术与理论基础的深入剖析。在这一部分，将详细讲解Transformer架构、MoE（混合专家）机制等关键技术，通过深入剖析这些核心技术，使读者深刻理解大模型的构建原理与技术背景。随后，介绍了DeepSeek平台的核心架构，重点阐述了多头注意力机制、混合精度计算等优化策略，帮助读者掌握如何提供强大计算能力并降低计算成本，为后续应用开发奠定坚实基础。
第二部分（第5 - 7章）：聚焦应用开发的实际操作。详细介绍了如何在DeepSeek平台上构建智能开发工具，
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| 內容簡介： |
《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》结合大模型的理论基础，系统地阐述了DeepSeek大模型的技术架构、开发实践与行业应用。全书分为3部分11章，第1~4章深入介绍大模型的理论基础与核心技术，包括大模型的核心概念、Transformer与MoE机制，以及DeepSeek架构的关键设计思想、优化策略与开发基础等。第5~7章聚焦于实际应用开发，详细讲解如何在DeepSeek平台上构建智能开发工具，包括编程智能助手的技术实现、智能代码生成、调试、多任务跨领域应用以及Prompt设计等。第8~10章深入探讨了大模型在行业中的定制化应用，通过多个案例展示了大模型如何解决零售、制造等行业中的具体业务问题，帮助读者掌握从需求分析到模型部署的全流程。第11章详细介绍了DeepSeek-R1的关键技术。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》理论兼备实践，涵盖从DeepSeek-V3到R1的完整技术路径，适合大模型和AI研发人员、高校师生以及企业工程师和行业从业者，也可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。
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| 關於作者： |
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韩晓晨，博士，长期从事高性能计算与大模型训练算力优化研究。近十年来，专注于智能计算架构优化及大规模数据处理，深耕控制算法、机器视觉等领域。近年来，重点研究大模型训练加速、算力调度与异构计算优化，致力于提升计算效率与资源利用率，推动大规模人工智能模型的高效部署与应用。
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| 目錄：
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第1部分 理论基础与技术实现
第1章 大模型技术导论 3
1.1 深度学习与大模型的演进 3
1.1.1 深度学习的历史背景 4
1.1.2 Transformer架构的崛起与影响 6
1.1.3 MoE模型简介 6
1.2 大模型的核心概念 7
1.2.1 参数规模与计算复杂度 7
1.2.2 数据驱动的模型优化 8
1.2.3 架构创新的推动作用 9
1.3 生态系统与开源框架 11
1.3.1 开源模型的价值 11
1.3.2 DeepSeek系列模型生态概述 12
1.3.3 应用场景与案例 14
1.4 面向应用的智能模型构建 16
1.4.1 从理论到实践的转换 16
1.4.2 应用开发中的常见挑战 18
1.4.3 DeepSeek在工业中的应用 20
1.5 本章小结 22
1.6 思考题 23
第2章 DeepSeek核心架构解析 24
2.1 Transformer与多头注意力机制 25
2.1.1 基础架构复盘 25
2.1.2 深度注意力优化 28
2.1.3 高效解码策略 31
2.2 MoE模型的深入剖析 33
2.2.1 动态路由机制详解 34
2.2.2 专家负载均衡策略 36
2.2.3 高效通信优化 39
2.3 FP8混合精度计算 41
2.3.1 精度与性能的平衡 41
2.3.2 FP8的实现与实践 45
2.3.3 面向经济成本的设计原则 48
2.4 深度优化技术 50
2.4.1 DualPipe双管道并行算法 51
2.4.2 上下文窗口扩展技术 54
2.4.3 数据与模型并行的协同优化 56
2.5 跨节点通信技术详解 59
2.5.1 跨节点通信机制：All-to-All 59
2.5.2 InfiniBand优化 62
2.5.3 NVLink带宽优化 65
2.6 本章小结 70
2.7 思考题 70
第3章 基于DeepSeek的大模型开发基础 73
3.1 开发环境与工具链 73
3.1.1 API配置与调用流程 73
3.1.2 开源工具与开发框架整合 76
3.1.3 工程化部署与优化 79
3.2 数据准备与预处理 81
3.2.1 数据清洗与标注 82
3.2.2 多语言处理与兼容性 85
3.3 模型训练与调优 88
3.3.1 超参数选择与调整 89
3.3.2 训练过程的监控与调试 92
3.3.3 训练瓶颈与解决方案 95
3.4 模型评估与上线 99
3.4.1 模型的性能测试与优化指标 99
3.4.2 部署前验证流程 102
3.4.3 实时服务与持续改进 105
3.5 本章小结 108
3.6 思考题 108
第4章 对话生成与语义理解 110
4.1 对话模型的输入与输出设计 110
4.1.1 对话上下文管理 110
4.1.2 多轮对话生成优化 112
4.1.3 对话质量评估方法 117
4.2 DeepSeek在对话任务中的表现 120
4.2.1 问答系统的实现 120
4.2.2 情景模拟与角色扮演 126
4.2.3 个性化对话的实现 128
4.3 语义理解的技术路径 136
4.3.1 基于深度学习的文本分析 136
4.3.2 深层语义建模 143
4.3.3 领域适配与语义特化 149
4.4 基于DeepSeek的对话模型创新 151
4.4.1 填空生成技术 151
4.4.2 前缀续写与创意生成 157
4.4.3 特殊格式输出 159
4.5 本章小结 161
4.6 思考题 161
第2部分 开发实践与技术应用
第5章 智能开发：从文本到代码 165
5.1 编程智能助手的核心技术 165
5.1.1 代码生成的基础逻辑 165
5.1.2 多语言编程支持 168
5.1.3 算法辅助与优化 171
5.2 DeepSeek在编程任务中的表现 179
5.2.1 自动补全与错误检测 179
5.2.2 算法问题求解 182
5.2.3 项目开发的辅助能力 190
5.3 高效代码生成与调试 206
5.3.1 生成过程的控制技巧 206
5.3.2 调试能力的技术实现 208
5.3.3 工程化项目集成 211
5.4 开发环境集成实战 214
5.4.1 基于VS Code的插件开发 215
5.4.2 API与IDE的无缝衔接 218
5.5 本章小结 223
5.6 思考题 223
第6章 DeepSeek的多任务与跨领域应用 225
6.1 多任务学习的技术架构 225
6.1.1 多任务模型的基本原理 225
6.1.2 多任务学习的权重共享策略 227
6.1.3 DeepSeek在多任务场景下的优化 237
6.2 任务特化模型的开发与微调 238
6.2.1 模型微调的核心技术 238
6.2.2 基于少样本学习的任务适配 245
6.3 跨领域任务的实际应用 253
6.3.1 文本生成与内容创作 253
6.3.2 代码生成与算法优化 257
6.3.3 科学计算与公式推理 263
6.4 DeepSeek跨领域应用的案例分析 273
6.4.1 教育领域的智能问答系统 273
6.4.2 金融领域的文本挖掘与分析 276
6.4.3 工程领域的高效文档生成 279
6.5 本章小结 285
6.6 思考题 285
第7章 Prompt设计 287
7.1 提示工程基础 287
7.1.1 Prompt优化的基本原理 287
7.1.2 Prompt格式设计与控制 289
7.2 高级Prompt设计与应用 294
7.2.1 长上下文的提示优化 294
7.2.2 复杂指令的执行路径 299
7.2.3 模型鲁棒性提示 308
7.3 Prompt调优技术探索 313
7.3.1 Few-Shot与Zero-Shot优化 313
7.3.2 Soft Prompt与Embedding Tuning 319
7.4 本章小结 325
7.5 思考题 325
第3部分 行业应用与定制化开发
第8章 模型深度优化与部署 329
8.1 资源优化与成本控制 329
8.1.1 模型轻量化技术 329
8.1.2 显存与内存优化 334
8.2 分布式部署技术 341
8.2.1 数据并行与模型并行 341
8.2.2 混合并行 347
8.3 本章小结 355
8.4 思考题 355
第9章 数据构建与自监督学习 356
9.1 高质量训练数据的构建：以医院门诊数据为例 356
9.1.1 医疗数据的采集与标注 356
9.1.2 数据特化：门诊数据去重与清洗 359
9.2 自监督学习技术 361
9.2.1 自监督学习任务的设计与实现 361
9.2.2 模型的自适应学习能力 362
9.3 本章小结 366
9.4 思考题 366
第10章 面向工业的定制化模型开发 368
10.1 企业需求分析与场景识别 368
10.1.1 业务场景的智能化需求 368
10.1.2 不同行业的应用特点 370
10.2 定制化模型开发流程 371
10.2.1 数据模型设计 371
10.2.2 任务特化微调与训练 375
10.2.3 模型集成与系统部署 378
10.3 定制化案例分析 381
10.3.1 零售行业的需求预测系统 381
10.3.2 制造行业的生产效率优化：服装仓库调度问题 384
10.4 本章小结 387
10.5 思考题 388
第11章 全新推理大模型DeepSeek-R1 389
11.1 DeepSeek-R1的推理能力与计算优化 389
11.1.1 自回归推理的执行机制与缓存加速策略 389
11.1.2 长文本上下文跟踪：窗口注意力与KV缓存 390
11.1.3 低功耗设备上的模型压缩与轻量化推理 392
11.2 DeepSeek-R1的核心架构解析 393
11.2.1 计算图优化与Transformer结构改进 394
11.2.2 MoE动态路由机制与负载均衡 395
11.2.3 高效训练框架：流水线并行与分布式计算 398
11.3 API调用与应用开发指南 399
11.3.1 API请求参数详解 399
11.3.2 高级API能力：流式推理、多任务指令与函数调用 400
11.3.3 API吞吐率优化与并发调用管理 402
11.4 DeepSeek-R1在多任务推理中的表现 404
11.4.1 数学符号推理、代数计算与公式解析 404
11.4.2 事实性知识检索：RAG增强与模型幻觉抑制 406
11.4.3 多轮对话与长程推理：上下文窗口裁剪与动态记忆 407
11.5 本章小结 409
11.6 思考题 409
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| 內容試閱：
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在人工智能技术迅猛发展的当下，大模型已成为推动行业智能化变革的核心力量。其应用场景不断拓展，从自然语言处理、计算机视觉，到自动驾驶、医学诊断等领域，凭借强大的泛化与高效的知识获取能力，在全球范围引发了技术与产业的双重革命。然而，如何深入理解大模型的技术原理，并使其在实际业务中高效应用，成为开发者与研究人员面临的重要难题。
DeepSeek作为开源大模型的典范，融合了Transformer架构、MoE（混合专家）机制及自监督学习等前沿技术，在性能与扩展性上优势显著。为助力技术人员系统掌握DeepSeek的开发原理与应用，笔者撰写了本书，旨在为读者提供从理论到实践的全面指导。
本书详细阐述了DeepSeek的技术细节，并通过案例分析展现了其在实际中的应用潜力。全书分为3部分11章，内容涵盖基础理论与行业实践，结构清晰，层次分明。
第1部分（第1~4章） 主要介绍大模型的核心技术与理论基础。回顾了大模型的发展历程，解析了深度学习的演进，并详细讲解了Transformer架构、MoE机制等关键技术。通过深入剖析这些核心技术，读者将深刻理解大模型的构建原理与技术背景。随后，介绍了DeepSeek平台的核心架构，重点阐述了多头注意力机制、混合精度计算等优化策略，为后续应用开发奠定坚实基础。
第2部分（第5~7章） 聚焦于大模型在应用开发中的实际操作。详细介绍了如何在DeepSeek平台上构建智能开发工具，包括编程智能助手的核心技术、代码生成、调试与优化等内容。通过讲解自动代码补全、错误检测等功能，以及复杂的调试技术与算法优化策略，读者将掌握如何提升开发效率、优化开发环境与工具链的能力。
第3部分（第8~10章） 深入探讨了大模型在各行业中的定制化应用。通过多个行业案例，展示了大模型如何解决零售、制造等行业的具体业务问题，提升智能化水平。内容包括数据构建、自监督学习、模型优化等技术。同时，还详细介绍了如何根据行业需求进行模型调整与部署，使读者掌握大模型在实际生产环境中的应用方法。
本书第11章对DeepSeek-R1的关键技术进行了深入解析，以帮助读者了解DeepSeek新版本的技术原理，并在实践中运用这些知识。
本书以DeepSeek-V3为基础展开代码演示与项目实践，也适合DeepSeek-R1版本。两个版本相互兼容，读者可以轻松地将书中的示例在这两个版本中进行练习。
随着大模型技术的日益成熟和跨行业应用的不断深化，行业对智能化解决方案的需求将持续攀升。DeepSeek作为大规模产业应用的技术引领者，将在推动各行业智能化转型、提高生产效率、优化决策过程等方面发挥更加重要的作用。可以预见，DeepSeek不仅会在零售、制造等行业取得突破，还将广泛渗透到金融、医疗、教育等更多领域，推动智能化技术的普及与深化应用。
本书不仅适合大模型研发人员深入学习，也为企业工程师和行业从业者提供了宝贵的实践经验与技术路径。无论你是技术专家还是其他行业从业者，本书都将为你提供全面的技术视野和实践指导。通过本书的学习，读者可以掌握大模型的核心技术与应用方法，为在智能技术领域的进一步发展和创新奠定坚实的基础。
最后，期待与各位读者共同走进大模型的新时代，推动智能技术的广泛应用，成就更加智能化的未来。
本书配套资源
本书配套提供示例源码，请读者用微信扫描下面的二维码下载。
如果在学习本书的过程中发现问题或有疑问，请发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“基于DeepSeek大模型的深度应用实践”。
著 者
2025年1月
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