《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》

1

本书内容

《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》结合大模型的理论基础，系统地阐述了DeepSeek大模型的技术架构、开发实践与行业应用。全书分为3部分11章，第1~4章深入介绍大模型的理论基础与核心技术，包括大模型的核心概念、Transformer与MoE机制，以及DeepSeek架构的关键设计思想、优化策略与开发基础等。第5~7章聚焦于实际应用开发，详细讲解如何在DeepSeek平台上构建智能开发工具，包括编程智能助手的技术实现、智能代码生成、调试、多任务跨领域应用以及Prompt设计等。第8~10章深入探讨了大模型在行业中的定制化应用，通过多个案例展示了大模型如何解决零售、制造等行业中的具体业务问题，帮助读者掌握从需求分析到模型部署的全流程。第11章详细介绍了DeepSeek-R1的关键技术。

2

本书作者

韩晓晨，博士，长期从事高性能计算与大模型训练算力优化研究。近十年来，专注于智能计算架构优化及大规模数据处理，深耕控制算法、机器视觉等领域。近年来，重点研究大模型训练加速、算力调度与异构计算优化，致力于提升计算效率与资源利用率，推动大规模人工智能模型的高效部署与应用。

3

本书读者

《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》理论兼备实践，涵盖从DeepSeek-V3到R1的完整技术路径，适合大模型和AI研发人员、高校师生以及企业工程师和行业从业者，也可作为培训机构和高校相关课程的教材或参考书。

4

本书目录

第1部分  理论基础与技术实现

第1章  大模型技术导论3

1.1  深度学习与大模型的演进3

1.1.1  深度学习的历史背景4

1.1.2  Transformer架构的崛起与影响6

1.1.3  MoE模型简介6

1.2  大模型的核心概念7

1.2.1  参数规模与计算复杂度7

1.2.2  数据驱动的模型优化8

1.2.3  架构创新的推动作用9

1.3  生态系统与开源框架11

1.3.1  开源模型的价值11

1.3.2  DeepSeek系列模型生态概述12

1.3.3  应用场景与案例14

1.4  面向应用的智能模型构建16

1.4.1  从理论到实践的转换16

1.4.2  应用开发中的常见挑战18

1.4.3  DeepSeek在工业中的应用20

1.5  本章小结22

1.6  思考题23

第2章  DeepSeek核心架构解析24

2.1  Transformer与多头注意力机制25

2.1.1  基础架构复盘25

2.1.2  深度注意力优化28

2.1.3  高效解码策略31

2.2  MoE模型的深入剖析33

2.2.1  动态路由机制详解34

2.2.2  专家负载均衡策略36

2.2.3  高效通信优化39

2.3  FP8混合精度计算41

2.3.1  精度与性能的平衡41

2.3.2  FP8的实现与实践45

2.3.3  面向经济成本的设计原则48

2.4  深度优化技术50

2.4.1  DualPipe双管道并行算法51

2.4.2  上下文窗口扩展技术54

2.4.3  数据与模型并行的协同优化56

2.5  跨节点通信技术详解59

2.5.1  跨节点通信机制：All-to-All59

2.5.2  InfiniBand优化62

2.5.3  NVLink带宽优化65

2.6  本章小结70

2.7  思考题70

第3章  基于DeepSeek的大模型开发基础73

3.1  开发环境与工具链73

3.1.1  API配置与调用流程73

3.1.2  开源工具与开发框架整合76

3.1.3  工程化部署与优化79

3.2  数据准备与预处理81

3.2.1  数据清洗与标注82

3.2.2  多语言处理与兼容性85

3.3  模型训练与调优88

3.3.1  超参数选择与调整89

3.3.2  训练过程的监控与调试92

3.3.3  训练瓶颈与解决方案95

3.4  模型评估与上线99

3.4.1  模型的性能测试与优化指标99

3.4.2  部署前验证流程102

3.4.3  实时服务与持续改进105

3.5  本章小结108

3.6  思考题108

第4章  对话生成与语义理解110

4.1  对话模型的输入与输出设计110

4.1.1  对话上下文管理110

4.1.2  多轮对话生成优化112

4.1.3  对话质量评估方法117

4.2  DeepSeek在对话任务中的表现120

4.2.1  问答系统的实现120

4.2.2  情景模拟与角色扮演126

4.2.3  个性化对话的实现128

4.3  语义理解的技术路径136

4.3.1  基于深度学习的文本分析136

4.3.2  深层语义建模143

4.3.3  领域适配与语义特化149

4.4  基于DeepSeek的对话模型创新151

4.4.1  填空生成技术151

4.4.2  前缀续写与创意生成157

4.4.3  特殊格式输出159

4.5  本章小结161

4.6  思考题161

第2部分  开发实践与技术应用

第5章  智能开发：从文本到代码165

5.1  编程智能助手的核心技术165

5.1.1  代码生成的基础逻辑165

5.1.2  多语言编程支持168

5.1.3  算法辅助与优化171

5.2  DeepSeek在编程任务中的表现179

5.2.1  自动补全与错误检测179

5.2.2  算法问题求解182

5.2.3  项目开发的辅助能力190

5.3  高效代码生成与调试206

5.3.1  生成过程的控制技巧206

5.3.2  调试能力的技术实现208

5.3.3  工程化项目集成211

5.4  开发环境集成实战214

5.4.1  基于VS Code的插件开发215

5.4.2  API与IDE的无缝衔接218

5.5  本章小结223

5.6  思考题223

第6章  DeepSeek的多任务与跨领域应用225

6.1  多任务学习的技术架构225

6.1.1  多任务模型的基本原理225

6.1.2  多任务学习的权重共享策略227

6.1.3  DeepSeek在多任务场景下的优化237

6.2  任务特化模型的开发与微调238

6.2.1  模型微调的核心技术238

6.2.2  基于少样本学习的任务适配245

6.3  跨领域任务的实际应用253

6.3.1  文本生成与内容创作253

6.3.2  代码生成与算法优化257

6.3.3  科学计算与公式推理263

6.4  DeepSeek跨领域应用的案例分析273

6.4.1  教育领域的智能问答系统273

6.4.2  金融领域的文本挖掘与分析276

6.4.3  工程领域的高效文档生成279

6.5  本章小结285

6.6  思考题285

第7章  Prompt设计287

7.1  提示工程基础287

7.1.1  Prompt优化的基本原理287

7.1.2  Prompt格式设计与控制289

7.2  高级Prompt设计与应用294

7.2.1  长上下文的提示优化294

7.2.2  复杂指令的执行路径299

7.2.3  模型鲁棒性提示308

7.3  Prompt调优技术探索313

7.3.1  Few-Shot与Zero-Shot优化313

7.3.2  Soft Prompt与Embedding Tuning319

7.4  本章小结325

7.5  思考题325

第3部分  行业应用与定制化开发

第8章  模型深度优化与部署329

8.1  资源优化与成本控制329

8.1.1  模型轻量化技术329

8.1.2  显存与内存优化334

8.2  分布式部署技术341

8.2.1  数据并行与模型并行341

8.2.2  混合并行347

8.3  本章小结355

8.4  思考题355

第9章  数据构建与自监督学习356

9.1  高质量训练数据的构建：以医院门诊数据为例356

9.1.1  医疗数据的采集与标注356

9.1.2  数据特化：门诊数据去重与清洗359

9.2  自监督学习技术361

9.2.1  自监督学习任务的设计与实现361

9.2.2  模型的自适应学习能力362

9.3  本章小结366

9.4  思考题366

第10章  面向工业的定制化模型开发368

10.1  企业需求分析与场景识别368

10.1.1  业务场景的智能化需求368

10.1.2  不同行业的应用特点370

10.2  定制化模型开发流程371

10.2.1  数据模型设计371

10.2.2  任务特化微调与训练375

10.2.3  模型集成与系统部署378

10.3  定制化案例分析381

10.3.1  零售行业的需求预测系统381

10.3.2  制造行业的生产效率优化：服装仓库调度问题384

10.4  本章小结387

10.5  思考题388

第11章  全新推理大模型DeepSeek-R1389

11.1  DeepSeek-R1的推理能力与计算优化389

11.1.1  自回归推理的执行机制与缓存加速策略389

11.1.2  长文本上下文跟踪：窗口注意力与KV缓存390

11.1.3  低功耗设备上的模型压缩与轻量化推理392

11.2  DeepSeek-R1的核心架构解析393

11.2.1  计算图优化与Transformer结构改进394

11.2.2  MoE动态路由机制与负载均衡395

11.2.3  高效训练框架：流水线并行与分布式计算398

11.3  API调用与应用开发指南399

11.3.1  API请求参数详解399

11.3.2  高级API能力：流式推理、多任务指令与函数调用400

11.3.3  API吞吐率优化与并发调用管理402

11.4  DeepSeek-R1在多任务推理中的表现404

11.4.1  数学符号推理、代数计算与公式解析404

11.4.2  事实性知识检索：RAG增强与模型幻觉抑制406

11.4.3  多轮对话与长程推理：上下文窗口裁剪与动态记忆407

11.5  本章小结409

11.6  思考题409

5

本书特色

本文摘自《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》，获出版社和作者授权发布。

基于DeepSeek大模型的深度应用实践——jd链接https://item.jd.com/14414539.html