DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）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 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API 开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），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、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，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 大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。
《DeepSeek原理与项目实战》
作者简介
未来智能实验室（Future Intelligence Lab）由多名国内顶尖高校的博士、硕士组成，专注于大模型的研发与创新，聚焦自然语言处理、深度学习、计算机视觉和多模态学习等领域。团队致力于推动AI技术的突破，并为企业和开发者提供全面的技术支持，助力复杂AI项目的高效开发与应用。 团队成员拥有丰富的实践经验，曾参与国内知名企业的大模型设计与落地项目，涉及对话系统、智能推荐、生成式AI等多个领域。团队通过技术研发与方案优化，促进大模型在工业界的落地，并加速智能化应用的普及与行业创新。
代晶，毕业于清华大学，研究领域为数据挖掘、自然语言处理等。曾在IBM、VMware等知名企业担任技术工程师十余年，拥有扎实的技术功底与广泛的行业经验。近年来，她专注于大模型训练、自然语言处理、模型优化等前沿技术，具备敏锐的行业洞察力，热衷于分享行业新动态，向大众提供更有价值的知识分享，帮助更多的人快速掌握AI领域的前沿知识。
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