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。
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... 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。
目录:
第一部分 生成式AI的基础与技术架构 1
第1章 Transformer与注意力机制的核心原理 2
1.1 Transformer 的基本结构 2
1.2 注意力机制的核心原理 7
1.3 Transformer 的扩展与优化 12
1.4 上下文窗口 17
1.5 训练成本与计算效率的平衡 21
1.6 本章小结 26
第2章 DeepSeek-V3 核心架构及其训练技术详解 27
2.1 MoE 架构及其核心概念 27
2.2 FP8 混合精度训练的优势 32
2.3 dualpipe 算法与通信优化 37
2.4 大模型的分布式训练 42
2.5 缓存机制与 Token 49
2.6 DeepSeek 系列模型 54
2.7 本章小结 63
第3章 基于 DeepSeek-V3 大模型的开发导论 64
3.1 大模型应用场景 64
3.2 DeepSeek-V3 的优势与应用方向 67
3.3 Scaling Laws 研究与实践 69
3.4 模型部署与集成 73
3.5 开发中的常见问题与解决方案 81
3.6 本章小结 91
第二部分 生成式 AI 的专业应用与 Prompt 设计 93
第4章 DeepSeek-V3 大模型初体验 94
4.1 对话与语义理解能力 94
4.2 数学推理能力 99
4.3 辅助编程能力 106
4.4 本章小结 113
第5章 DeepSeek 开放平台与 API 开发详解 114
5.1 DeepSeek 开放平台简介 114
5.2 DeepSeek API 的基础操作与 API 接口详解 118
5.3 API 性能优化与安全策略 125
5.4 本章小结 132
第6章 对话生成、代码补全与定制化模型开发 133
6.1 对话生成的基本原理与实现 133
6.2 代码补全的实现逻辑与优化 138
6.3 基于 DeepSeek 的定制化模型开发 145
6.4 本章小结 157
第7章 对话前缀续写、FIM 与 JSON 输出开发详解 158
7.1 对话前缀续写的技术原理与应用 158
7.2 Fill-in-the-Middle（FIM）生成模式解析 164
7.3 JSON 格式输出的设计与生成逻辑 169
7.4 本章小结 179
第8章 函数回调与上下文硬盘缓存 180
8.1 函数回调机制与应用场景 180
8.2 上下文硬盘缓存的基本原理 187
8.3 函数回调与缓存机制的结合应用 194
8.4 本章小结 206
第9章 DeepSeek 提示库：探索 Prompt 的更多可能 207
9.1 代码相关应用 208
9.2 内容生成与分类 219
9.3 角色扮演 223
9.4 文学创作 227
9.5 文案与宣传 230
9.6 模型与翻译专家 234
9.7 本章小结 238
第三部分 实战与高级集成应用 239
第10章 集成实战 1：基于 LLM 的 Chat 类客户端开发 240
10.1 Chat 类客户端概述与功能特点 240
10.2 DeepSeek API 的配置与集成 244
10.3 多模型支持与切换实现 254
10.4 本章小结 266
第11章 集成实战 2：AI 智能助理开发 267
11.1 AI 智能助理：AI 时代的启动器 267
11.2 DeepSeek API 在 AI 智能助理中的配置与应用 271
11.3 智能助理功能的实现与优化 276
11.4 本章小结 282
第12章 集成实战 3：基于 VS Code 的辅助编程插件开发 283
12.1 辅助编程插件概述与核心功能 283
12.2 在 VS Code 中集成 DeepSeek API 的步骤 292
12.3 代码自动补全与智能建议的实现 298
12.4 使用辅助编程插件提升开发效率的技巧 306
12.5 本章小结 310
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