DeepSeek原理与项目实战 -大模型部署、微调与应用开发.pptx

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内容提要

DeepSeek是一种基于Transformer的生成式AI

（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。

本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分，共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer与注意

力机制、DeepSeek-V3的核心架构与训练技术等内容，并探讨了

ScalingLaws及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦DeepSeek-V3大模型初步体验、开放平台与API开发、对话生成、代码补全与定制化模型开发、对话前缀续写、FIM与JSON输出、函数回调与缓存优化，以及DeepSeek提示库等主题，帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、AI助理、VSCode（VisualStudioCode）编程插件等多领域中的集成开发，展示了开源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。

本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解DeepSeek模型从原理到开发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，

全面提升在大模型领域的理论素养与开发能力。本书适合生成式AI技术研究者、软件开发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的AI技术爱好者和高校师生阅读。;

前言

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了革命性进展，凭借其在文本生成、代码生成、多模态处理等领域的卓越表现，正在重塑人工智能技术的核心框架。作为这一技术的代表性架构，Transformer以其自注意力机制和模块化设计奠定了生成式AI的理论基础。而基于

Transformer的优化与扩展，DeepSeek通过混合专家

（MixtureofExperts，MoE）架构、FP8混合精度训练和分布式训练优化等技术，为高效处理大规模生成任务提供了强大的支持。

DeepSeek-V3是DeepSeek系列中的开源大模型之一，专注于文本生成、代码补全、多模态生成等任务，广泛应用于对话系统、智能助

理、编程插件等领域。其创新点在于通过ScalingLaws指导模型优

化，并结合动态上下文窗口和稀疏注意力机制，显著提升模型在处理复杂任务时的性能与效率。本书围绕DeepSeek-V3展开，结合理论解析与实际应用，带领读者全面探索这一开源大模型的核心技术与实践价值。

本书旨在为读者提供一份系统性的学习指南，从生成式AI的理论基础到DeepSeek-V3的技术架构，再到具体的开发实践，通过理论讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者掌握从原理到应用的完整流程。无论是AI技术研究者还是行业开发者，都能通过本书快速了解并运用

DeepSeek大模型技术，深入探索其在工业与商业场景中的应用潜力。

全书分为三部分，共12章，涵盖理论解析和案例实践。

第一部分（第1~3章）从理论层面入手，讲解了Transformer与注意力机制的原理、DeepSeek-V3核心架构，以及模型开发的基础知识。通过对MoE路由、上下文窗口优化和分布式训练策略的深入剖析，揭示了DeepSeek-V3在训练成本与计算效率上的独特优势，为后续的技术应用奠定了理论基础。

第二部分（第4~9章）聚焦大模型的实际表现与开发实践，不仅揭示了DeepSeek-V3在数学推理、对话生成、代码补全等领域的能力，还通过详细的代码案例展示了如何利用大模型精准解决任务难题。此;

外，这部分对对话前缀续写、FIM生成模式和JSON输出、函数回调与上下文硬盘缓存、DeepSeek提示库等主题进行了系统讲解，帮助开发者实现定制化模型开发。

第三部分（第10~12章）注重实战，涵盖了多种实际场景的集成开发案例（例如Chat类客户端、AI助理和编程插件），展示了DeepSeek-V3在生产环境中的强大应用潜力。

本书理论与实践并重，通过丰富的案例和清晰的技术解析，帮助读者系统掌握大模型开发的核心技能。特色内容包括对ScalingLaws的实用解读、Prompt设计的高级实现，以及大模型在工业场景中的深度应用等。本书不仅适合生成式AI领域的研究者与开发者阅读，还能为希望将大模型技术应用于实际场景的技术爱好者和高校师生提供学习与实践指导。

在此，我们对参与DeepSeek