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一站式掌握DeepSeek核心技术。
内容简介
本书旨在提供一份全面、易懂的DeepSeek大模型实战内容，通过深入浅出的讲解，帮助读者快速掌握DeepSeek的核心技术和应用场景。本书不仅涵盖了DeepSeek的技术原理、架构设计和训练方法，还详细介绍了如何通过API调用、本地部署和云服务等方式将DeepSeek集成到实践项目中。
此外，本书通过大量实例和案例分析，展示了DeepSeek在不同领域的应用实践，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。
作者简介
编著者张成文，博士，北京邮电大学副教授、硕士生导师。中国人工智能学会高级会员，任中国电子商会大模型应用产业专委会秘书长、中国人工智能产业发展联盟产学研工作组副组长，中国医学装备协会人工智能和医用机器人工作委员会常委、中国教育发展战略学会人工智能与机器人专委会理事等。他在网络技术专业领域有着深入的研究，并且完成了国家科技重大专项、国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目。专业方向包括人工智能、大数据个性化推荐、云计算、计算机视觉等。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
第1章 DeepSeek初探
1.1 大模型的定义
1.2 从GPT到DeepSeek
1.3 DeepSeek的核心能力和独特优势
1.4 DeepSeek的应用场景
1.5 DeepSeek带来的机遇
小结
第2章 DeepSeek的模型架构
2.1 DeepSeek-V3/R1模型的架构
2.2 混合专家
2.3 多头潜在注意力
2.4 多Token预测
小结
第3章 DeepSeek的训练架构
3.1 DeepSeek的训练
3.2 DeepSeek在硬件层面的训练亮点
3.3 DeepSeek在算法层面的训练亮点
3.4 DeepSeek的数据优化手段
小结
第4章 高质量提示词
4.1 提示词概述
4.2 新手常见误区和陷阱
4.3 提示词的设计技巧
4.4 企业层面的提示词应用场景
小结
第5章 面向个人的DeepSeek部署
5.1 DeepSeek的模型
5.2 硬件需求和配置建议
5.3 软件环境安装和配置
5.4 DeepSeek模型下载和部署
5.5 使用Web UI构建对话界面
小结
第6章 面向企业的DeepSeek API调用
6.1 API调用的优势
6.2 常用DeepSeek API调用方式
小结
第7章 面向企业的DeepSeek云服务部署
7.1 本地部署与云服务部署的对比
7.2 模型推理加速框架
7.3 常用DeepSeek云服务部署方式
小结
第8章 DeepSeek模型训练
8.1 常用训练框架
8.2 DeepSeek模型的SFT训练
8.3 DeepSeek模型的GRPO训练
小结
第9章 DeepSeek的RAG实战
9.1 用LangChain构建简单的RAG本地系统
9.2 开源DeepSeek RAG应用案例
小结
第10章 DeepSeek的Agent实战
10.1 基于LlamaIndex项目构建简单的智能体应用
10.2 基于Swarm框架构建智能体应用
10.3 开源Agent应用框架
小结
参考文献
DeepSeek实战：从提示词到部署和实践是2025年由电子工业出版社出版,作者张成文 编著。
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