很多朋友已在本地搭建了DeepSeek，接下来最好了解下DeepSeek基本知识，懂一些基本原理，于是有了今天这个教程《DeepSeek图解10页PDF》，我原创的一个精简小册子。

1 为什么要学习这个小册子？

1）通俗讲解DeepSeek-R1的教程较少。R1刚发布两周左右，目前介绍DeepSeek部署的文章已有一些，但关于DeepSeek背后基本原理讲解的教程，目前平台相对匮乏。

2）懂一些DeepSeek的基本原理非常重要。只懂工具使用，不懂背后基本原理，很难高效使用好DeepSeek，比如有朋友反馈DeepSeek回复怎么答非所问，和预想的不一样。要想解决这些问题，最好知道一些基本原理。

3）定制专属DeepSeek模型。想针对自己的业务微调DeepSeek的，或者想学习这个技能的，学习其基本原理应是当务之急。

基于以上三个原因，于是最近这几天我编写了这个图解10页小册子。

2 这个小册子有哪些特点？

1）压缩只保留精华。我从20多页DeepSeek英文论文，提炼下面小册子，其目录第一章DeepSeek本地部署；到第二章零基础必知，充分照顾到非计算机专业的朋友；再到第三章DeepSeek-R1精华图解。没有废话。

2）一图胜千言，图形解释理解起来相对容易。相比于原论文晦涩的专业术语和公式，这个小册子梳理出了最核心的精华，通过图形让大家更易于理解。如下图介绍DeepSeek最核心的创新R1-Zero，通过示意图大家更容易理解DeepSeek训练是基于V3模型，跳过监督微调，直接大规模强化学习，得到R1-Zero

3）小册子开源免费。这个小册子使用overleaf的tex语言，计算机专业的学生编写专业论文的利器，保证了PDF的排版、格式、字体、章节全篇统一，再结合更多tex包突出核心知识，如下是2.2节介绍Transformer的部分PDF截图：

大家想要这个图解DeepSeek小册子的，可以添加下方，免费获取：

3 学完这个小册子你会有哪些收获？

1）理解DeepSeek-R1这么牛的背后两个核心创新。R1推理能力令人印象深刻，目前开源和闭源大模型中的佼佼者。学完这个小册子后，你将会学习到R1首次验证了纯强化学习（无任何监督微调）也能大幅提升LLM推理能力，这有可能是提升推理能力的新范式。

2）掌握基本的大模型知识。如今资料太多，学习大模型到底需要了解哪些知识成了第一个难题，学完这个小册子你将会了解LLM的必知知识。

3）本地部署DeepSeek。还没有部署的朋友，参考小册子第一章步骤将DeepSeek部署到自己电脑。

最后总结一下

这个小册子是关于DeepSeek-R1图解的，主要有三个特点：

1）我本人编写，免费开源，PDF专业排版，阅读学习体验更好些

2）直观图解，更容易理解大模型基础和DeepSeek-R1的核心创新

3）学完小册子能实现本地部署DeepSeek，为后期微调专属推理大模型做铺垫。

小册子一共10页，6280字，15幅图。若觉得对你有用，可否点个关注。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
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