主编推荐语
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。
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
评分及书评
- 给这本书评了3.0讲解的应该是比较深入了
这是一部聚焦 DeepSeek 大模型技术全链路的实战指南。全书以技术原理为根基，覆盖模型架构设计、训练优化、部署实践及行业应用场景，系统性梳理了从理论到落地的关键路径。其内容深度与专业性决定了本书的核心受众是具备 AI 开发经验的科研人员和技术从业者，而非像我这种普通读者。本书的核心价值在于对 DeepSeek 技术细节的拆解。例如，第 2 章详细剖析了 DeepSeek-V3/R1 模型的混合专家（MoE）架构，结合无辅助损失负载均衡策略与多头潜在注意力（MLA）机制，阐释了如何通过低秩键值联合压缩减少 KV 缓存，从而提升推理效率。此类内容需要读者对 Transformer 架构、分布式训练等基础概念有清晰认知。书中还深入探讨了 FP8 混合精度训练、DualPipe 并行算法等硬件与算法协同优化的方法，并提供了显存占用估算、Ollama 部署等实操指南。这些技术门槛较高的章节，可能真的写得不错，但对非专业人士如我而言，基本上就是在看天书，只能说抱歉 + 谢谢再联络。
出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
