DeepSeek原理與項目實戰(zhàn)大模型部署、微調(diào)與應(yīng)用開發(fā)
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- 作者：未來智能實驗室 代晶
- 出版時間：2025/3/1
- ISBN：9787115665584
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP18
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
DeepSeek 是一種基于 Transformer 架構(gòu)的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架構(gòu)、混合精度訓練、分布式優(yōu)化等先進技術(shù)，具備強大的文本生成、多模態(tài)處理和任務(wù)定制化能力。本書系統(tǒng)性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術(shù)及其在實際開發(fā)中的深度應(yīng)用。
全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術(shù)實現(xiàn)和應(yīng)用實踐。第一部分從理論入手，詳細解析了Transformer 與注意力機制、DeepSeek-V3 的核心架構(gòu)與訓練技術(shù)等內(nèi)容，并探討了 Scaling Laws 及其在模型優(yōu)化中的應(yīng)用。第二部分聚焦于大模型初步體驗、開放平臺與API 開發(fā)、對話生成與代碼補全的實現(xiàn)，以及函數(shù)回調(diào)與緩存優(yōu)化（Visual Studio Code），幫助讀者快速掌握關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)理論和落地實踐。第三部分則通過實際案例剖析DeepSeek在Chat類客戶端、智能 AI 助理、VS Code編程插件等多領(lǐng)域中的實用集成開發(fā)，展示了開源大模型技術(shù)在工業(yè)與商業(yè)場景中的全面應(yīng)用。
本書通過深度講解與實用案例相結(jié)合的方式，幫助讀者理解 DeepSeek 大模型從原理到開發(fā)的完整流程，學習新技術(shù)的實現(xiàn)方法與優(yōu)化策略，全面提升在大模型領(lǐng)域的理論素養(yǎng)與開發(fā)能力。本書適合生成式 AI 技術(shù)研究者、軟件開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)科學家，以及希望快速掌握大模型技術(shù)并將其應(yīng)用于實際場景的 AI 技術(shù)愛好者和高校師生閱讀。
未來智能實驗室（Future Intelligence Lab）由多名國內(nèi)top高校的博士、碩士組成，專注于大模型的研發(fā)與創(chuàng)新，聚焦自然語言處理、深度學習、計算機視覺和多模態(tài)學習等領(lǐng)域。團隊致力于推動AI技術(shù)的突破，并為企業(yè)和開發(fā)者提供全面的技術(shù)支持，助力復(fù)雜AI項目的高效開發(fā)與應(yīng)用。 團隊成員擁有豐富的實踐經(jīng)驗，曾參與國內(nèi)專業(yè)企業(yè)的大模型設(shè)計與落地項目，涉及對話系統(tǒng)、智能推薦、生成式AI等多個領(lǐng)域。團隊通過技術(shù)研發(fā)與方案優(yōu)化，促進大模型在工業(yè)界的落地，并加速智能化應(yīng)用的普及與行業(yè)創(chuàng)新。
代晶，畢業(yè)于清華大學，研究領(lǐng)域為數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等。曾在IBM、VMware等企業(yè)擔任技術(shù)工程師十余年，擁有扎實的技術(shù)功底與廣泛的行業(yè)經(jīng)驗。近年來，她專注于大模型訓練、自然語言處理、模型優(yōu)化等前沿技術(shù)，具備敏銳的行業(yè)洞察力，熱衷于分享行業(yè)新動態(tài)，向大眾提供更有價值的知識分享，幫助更多的人快速掌握AI領(lǐng)域的前沿知識。
第 一部分 生成式AI的基礎(chǔ)與技術(shù)架構(gòu)
第 1章 Transformer與注意力機制的核心原理 2
1.1 Transformer 的基本結(jié)構(gòu) 2
1.1.1 Encoder-Decoder 架構(gòu) 2
1.1.2 Self-Attention 與 Multi-Head 機制 4
1.1.3 殘差連接與 Layer Normalization 5
1.2 注意力機制的核心原理 7
1.2.1 點積注意力與加性注意力的對比 7
1.2.2 Softmax 歸一化原理 9
1.2.3 注意力矩陣的稀疏性與加速優(yōu)化 10
1.3 Transformer 的擴展與優(yōu)化 12
1.3.1 動態(tài)注意力的實現(xiàn) 12
1.3.2 Long-Range Attention 與 Sparse Attention 13
1.3.3 多樣化位置編碼 15
1.4 上下文窗口 17
1.4.1 上下文窗口擴展 17
1.4.2 內(nèi)存與計算復(fù)雜度的平衡 18
1.4.3 DeepSeek-V3 在上下文窗口方面的優(yōu)化 20
1.5 訓練成本與計算效率的平衡 21
1.5.1 參數(shù)量與計算需求的增長趨勢 21
1.5.2 GPU 計算架構(gòu)在 Transformer 中的應(yīng)用 23
1.5.3 DeepSeek-V3 如何降低訓練成本 25
1.6 本章小結(jié) 26
第 2章 DeepSeek-V3 核心架構(gòu)及其訓練技術(shù)詳解 27
2.1 MoE 架構(gòu)及其核心概念 27
2.1.1 Mixture of Experts（MoE）簡介 27
2.1.2 Sigmoid 路由的工作機制 29
2.1.3 基于 MoE 的 DeepSeek-V3 架構(gòu)設(shè)計 31
2.2 FP8 混合精度訓練的優(yōu)勢 32
2.2.1 混合精度計算的基本原理 32
2.2.2 FP8 在大模型訓練中的應(yīng)用 33
2.2.3 基于 FP8 的 DeepSeek-V3 性能提升策略 35
2.3 dualpipe 算法與通信優(yōu)化 37
2.3.1 Dualpipe 雙管道處理算法 37
2.3.2 All-to-All 跨節(jié)點通信機制 39
2.3.3 Infiniband 與 NVLink 的帶寬優(yōu)化 40
2.4 大模型的分布式訓練 42
2.4.1 數(shù)據(jù)并行與模型并行的權(quán)衡 42
2.4.2 DeepSeek-V3 的分布式訓練架構(gòu) 44
2.4.3 動態(tài)學習率調(diào)度器的設(shè)計與優(yōu)化 45
2.4.4 無輔助損失的負載均衡策略 46
2.4.5 多令牌預(yù)測訓練目標 48
2.5 緩存機制與 Token 49
2.5.1 緩存命中與未命中的基本概念 49
2.5.2 Token 的定義與編碼過程 51
2.5.3 DeepSeek-V3 的高效緩存機制 53
2.6 DeepSeek 系列模型 54
2.6.1 DeepSeek LLM 54
2.6.2 DeepSeek Coder 55
2.6.3 DeepSeek Math 57
2.6.4 DeepSeek VL 58
2.6.5 DeepSeek V2 59
2.6.6 DeepSeek Coder V2 60
2.6.7 DeepSeek-V3 61
2.7 本章小結(jié) 63
第3章 基于 DeepSeek-V3 大模型的開發(fā)導論 64
3.1 大模型應(yīng)用場景 64
3.1.1 文本生成與摘要 64
3.1.2 問答系統(tǒng)與對話生成 65
3.1.3 多語言編程與代碼生成 66
3.2 DeepSeek-V3 的優(yōu)勢與應(yīng)用方向 67
3.2.1 在不同領(lǐng)域的實際表現(xiàn) 67
3.2.2 多語言編程能力（基于 Aider 測評案例） 68
3.2.3 代碼與數(shù)學任務(wù)的應(yīng)用探索 68
3.3 Scaling Laws 研究與實踐 69
3.3.1 模型規(guī)模與性能的關(guān)系 69
3.3.2 小模型上的 Scaling Laws 實驗結(jié)果 70
3.4 模型部署與集成 73
3.4.1 API 調(diào)用與實時生成 73
3.4.2 本地化部署 76
3.4.3 性能優(yōu)化策略 78
3.5 開發(fā)中的常見問題與解決方案 81
3.5.1 輸入設(shè)計與生成控制 81
3.5.2 模型偏差與穩(wěn)健性問題 84
3.5.3 關(guān)于 DeepSeek-V3 特定問題的應(yīng)對技巧 87
3.6 本章小結(jié) 91
第二部分 生成式 AI 的專業(yè)應(yīng)用與 Prompt 設(shè)計
第4章 DeepSeek-V3 大模型初體驗 94
4.1 對話與語義理解能力 94
4.1.1 單輪對話與多輪對話 94
4.1.2 上下文交互 96
4.2 數(shù)學推理能力 99
4.2.1 常規(guī)數(shù)學題目評估 99
4.2.2 復(fù)雜難題理解與推理 101
4.3 輔助編程能力 106
4.3.1 輔助算法開發(fā) 106
4.3.2 軟件開發(fā) 108
4.4 本章小結(jié) 113
第5章 DeepSeek 開放平臺與 API 開發(fā)詳解 114
5.1 DeepSeek 開放平臺簡介 114
5.1.1 平臺核心模塊與服務(wù)概述 114
5.1.2 開放生態(tài)中的關(guān)鍵角色與協(xié)作 116
5.2 DeepSeek API 的基礎(chǔ)操作與 API 接口詳解 118
5.2.1 API 調(diào)用的認證機制與請求結(jié)構(gòu) 118
5.2.2 常用接口的功能解析與示例 121
5.3 API 性能優(yōu)化與安全策略 125
5.3.1 降低延遲的性能優(yōu)化技巧 125
5.3.2 數(shù)據(jù)保護與調(diào)用權(quán)限管理 129
5.4 本章小結(jié) 132
第6章 對話生成、代碼補全與定制化模型開發(fā) 133
6.1 對話生成的基本原理與實現(xiàn) 133
6.1.1 對話模型的輸入輸出設(shè)計 133
6.1.2 自然語言交互中的上下文管理 136
6.2 代碼補全的實現(xiàn)邏輯與優(yōu)化 138
6.2.1 模型對編程語言的適配策略 139
6.2.2 深度補全功能的性能優(yōu)化 141
6.3 基于 DeepSeek 的定制化模型開發(fā) 145
6.3.1 模型微調(diào)與任務(wù)特化技術(shù) 145
6.3.2 定制化對話與補全模型的案例解析 148
6.3.3 綜合案例：基于 DeepSeek-V3 模型的代碼生成與任務(wù)特化 151
6.4 本章小結(jié) 157
第7章 對話前綴續(xù)寫、FIM 與 JSON 輸出開發(fā)詳解 158
7.1 對話前綴續(xù)寫的技術(shù)原理與應(yīng)用 158
7.1.1 前綴建模的設(shè)計邏輯與實現(xiàn)方案 158
7.1.2 多樣化續(xù)寫風格的控制與實現(xiàn) 161
7.2 Fill-in-the-Middle（FIM）生成模式解析 164
7.2.1 FIM 任務(wù)定義與生成流程 164
7.2.2 DeepSeek 對 FIM 任務(wù)的優(yōu)化技術(shù) 166
7.3 JSON 格式輸出的設(shè)計與生成邏輯 169
7.3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成的模型實現(xiàn) 169
7.3.2 JSON 輸出在實際開發(fā)中的應(yīng)用 171
7.3.3 綜合案例：基于DeepSeek 模型的多輪對話與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成 175
7.4 本章小結(jié) 179
第8章 函數(shù)回調(diào)與上下文硬盤緩存 180
8.1 函數(shù)回調(diào)機制與應(yīng)用場景 180
8.1.1 回調(diào)函數(shù)原理及其設(shè)計原則 180
8.1.2 DeepSeek 回調(diào)優(yōu)化技巧 184
8.2 上下文硬盤緩存的基本原理 187
8.2.1 緩存命中與未命中的影響分析 187
8.2.2 硬盤緩存實現(xiàn) 190
8.3 函數(shù)回調(diào)與緩存機制的結(jié)合應(yīng)用 194
8.3.1 基于上下文的智能緩存調(diào)用設(shè)計 194
8.3.2 高效緩存與回調(diào)組合的性能提升案例分析 197
8.3.3 綜合案例：智能電站管理系統(tǒng)的 DeepSeek 集成與優(yōu)化 201
8.4 本章小結(jié) 206
第9章 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能 207
9.1 代碼相關(guān)應(yīng)用 208
9.1.1 代碼改寫 208
9.1.2 代碼注釋 211
9.1.3 代碼生成 213
9.2 內(nèi)容生成與分類 219
9.2.1 內(nèi)容分類 219
9.2.2 結(jié)構(gòu)化輸出 221
9.3 角色扮演 223
9.3.1 角色扮演（自定義人設(shè)） 223
9.3.2 角色扮演（情景續(xù)寫） 225
9.4 文學創(chuàng)作 227
9.4.1 散文寫作 227
9.4.2 詩歌創(chuàng)作 229
9.5 文案與宣傳 230
9.5.1 文案大綱生成 230
9.5.2 宣傳標語生成 233
9.6 模型與翻譯專家 234
9.6.1 模型提示詞生成 234
9.6.2 中英翻譯專家 236
9.7 本章小結(jié) 238
第三部分 實戰(zhàn)與高級集成應(yīng)用
第 10章 集成實戰(zhàn) 1：基于 LLM 的 Chat 類客戶端開發(fā) 240
10.1 Chat 類客戶端概述與功能特點 240
10.1.1 Chat 的核心設(shè)計理念 240
10.1.2 常見應(yīng)用場景解析 243
10.2 DeepSeek API 的配置與集成 244
10.2.1 API 密鑰的獲取與配置步驟 244
10.2.2 常見接口調(diào)用 247
10.2.3 Chat 類客戶端 API 集成實現(xiàn) 252
10.3 多模型支持與切換實現(xiàn) 254
10.3.1 支持多模型切換的架構(gòu)設(shè)計 255
10.3.2 不同任務(wù)場景下的模型選擇策略 258
10.3.3 完整代碼及系統(tǒng)測試 262
10.4 本章小結(jié) 266
第 11章 集成實戰(zhàn) 2：AI 智能助理開發(fā) 267
11.1 AI 智能助理：AI 時代的啟動器 267
11.1.1 AI 智能助理的核心功能解讀 267
11.1.2 AI 助理的商業(yè)化應(yīng)用趨勢 269
11.2 DeepSeek API 在 AI 智能助理中的配置與應(yīng)用 271
11.2.1 AI 智能助理與 DeepSeek 的 API 適配流程 271
11.2.2 語音識別與自然語言處理的結(jié)合應(yīng)用 273
11.3 智能助理功能的實現(xiàn)與優(yōu)化 276
11.3.1 提升問答準確率的優(yōu)化策略 276
11.3.2 持續(xù)學習與上下文理解的增強技術(shù) 278
11.4 本章小結(jié) 282
第 12章 集成實戰(zhàn) 3：基于 VS Code 的輔助編程插件開發(fā) 283
12.1 輔助編程插件概述與核心功能 283
12.1.1 輔助編程插件功能定位 283
12.1.2 針對開發(fā)者的實用功能解析 288
12.2 在 VS Code 中集成 DeepSeek API 的步驟 292
12.2.1 插件中調(diào)用 API 的流程 292
12.2.2 高效管理 API 調(diào)用的緩存 294
12.3 代碼自動補全與智能建議的實現(xiàn) 298
12.3.1 深度語義理解下的代碼補全機制 298
12.3.2 個性化建議與開發(fā)模式靈活配置 302
12.4 使用輔助編程插件提升開發(fā)效率的技巧 306
12.4.1 快速錯誤定位與修復(fù)的工具整合 306
12.4.2 自動化腳本生成 310
12.4.3 快速生成大型項目文檔注釋 314
12.4.4 DeepSeek 賦能項目構(gòu)建 319
12.4.5 大型項目代碼維護 323
12.4.6 多語言支持的智能化代碼生成 327
12.4.7 深度整合開發(fā)環(huán)境的智能化調(diào)試工具 330
12.4.8 智能化代碼質(zhì)量評估與優(yōu)化建議生成 334
12.5 本章小結(jié) 338
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