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标题: 第一本给程序员看的DeepSeek图书 [打印本页]

作者: rC9s7r2 时间: 8 小时前
标题: 第一本给程序员看的DeepSeek图书
DeepSeek爆火到如今，留给程序员们的工夫不多了。

仅仅一个多月的工夫，国内诸多范畴的头部力气纷纷迅速接入DeepSeek。国民级运用如微信、阿里、百度，手机终端厂商光彩、小米、OPPO、vivo，汽车终端范畴的比亚迪、一汽、上汽，还有政企单位、居民服务部门以及各大高校，均积极投身其中。

国外，OpenAI首席执行官Sam Altman在X上发帖：“DeepSeek的表现令人印象深入！”特朗普公开喊话：“DeepSeek的崛起，是对美国科技界的警钟！”AI数据服务公司Scale AI创始人Alexander Wang更直言：“DeepSeek-V3是中国科技界带给美国的甜蜜教训。”

明天，给大家带来一本旧书《DeepSeek 原理与项目实战》，这本书还未正式出版，便已引发广泛关注。本书由将来智能实验室（Future Intelligence Lab）创作，围绕DeepSeek-V3展开，结合实际解析与实践运用，带领广大程序员片面探求这一开源大模型的核心技术与实际价值。

想用好DeepSeek，我们得先知道它凶猛在哪里。

Part.1

DeepSeek面面观

DeepSeek系列模型由深度求索科技（DeepSeek AI）开发，涵盖了从通用言语模型到特定范畴运用的一系列创新技术。

目前关注度较高的是基础言语了解（DeepSeek LLM）、代码生成（DeepSeek Coder/Coder V2）、数学推理（DeepSeek Math）、多模态交互（DeepSeek VL）和第三代混合专家模型（DeepSeek V2/V3）等七种模型。

七大核心模型均结合了前沿架构与高效训练技术，为各类复杂义务提供了弱小的处理方案，构建起覆盖文本、代码、数学及视觉的残缺才能版图。

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▲DeepSeek全系列大模型对比表

图书链接：

其中，深度求索科技推出的第三代大规模混合专家（MoE）模型DeepSeek V3，仰仗其高达 6710 亿的总参数量、长上下文支持、每个 Token 仅激活21 亿参数和 FP8 优化技术等，成为该系列的旗舰模型，是当前言语模型范畴的顶尖代表之一。

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▲DeepSeek-V3 全体架构图（含 MoE）

DeepSeek可以一鸣惊人，次要得益于其在功能、成本和开源程度等方面的突出表现。例如，DeepSeek V3在 MMLU、HumanEval、CMMLU等关键义务中超越 Dense 架构模型，充分展现出杰出的义务适配才能和高效的资源应用才能。

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▲DeepSeek V3 在多义务评测中的功能表现

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▲DeepSeek-V3 训练耗费

高功能，低成本，还开源，DeepSeek到底为什么这么凶猛？其底层技术范式的重构是关键要素。为了处理大模型训练与推理中的关键应战，展现杰出的功能优势，DeepSeek V3 结合了一系列技术创新：

混合专家架构（MoE）优化

DeepSeek V3 采用最新的 MoE 架构，经过动态路由机制完成专家选择的高效性与准确性。每个 Token 仅激活部分专家，这一策略大幅降低了计算成本，同时却丝毫无损模型的功能表现，确保其输入一直维持在高质量程度。

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长上下文支持与扩展

支持长达 128K 的上下文窗口，DeepSeek V3 可以处理长文档、复杂代码以及多轮对话等义务，为研讨报告、法律文书等长文本运用提供了技术保障。

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动态负载平衡与通讯优化

经过无辅助损失的负载平衡策略和 DualPipe 算法，DeepSeek V3 有效平衡了多专家节点间的计算负载，并在跨节点通讯中完成了计算与通讯的片面堆叠，大幅提升了分布式训练的效率。

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FP8 混合精度训练

在训练中采用 FP8 混合精度技术，DeepSeek V3 在降低显存需求的同时，保持了数值计算的波动性与模型功能，大幅减少了硬件资源占用。

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▲基于 FP8 的 DeepSeek-V3 功能优化策略

像这样凶猛的功能优化和技术创新，还有很多。

而且，DeepSeek V3发布即选择全栈开源，本质是按下AI技术分散的指数级增长按钮。如今，任何人都可以运用DeepSeek，基于它停止修正、蒸馏出合适本人的小型模型，并基于这些定制模型开发出专属的运用程序。

当技术爆炸遇见知识鸿沟，《DeepSeek 原理与项目实战》这本兼顾实际深度、技术广度和实际阅历的好书，便为读者打开了通向DeepSeek世界的大门。

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本书的作者是将来智能实验室，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，聚焦于自然言语处理、深度学习、计算机视觉和多模态学习等范畴。团队努力于推进AI技术的打破，并为企业和开发者提供片面的技术支持，助力复杂AI项目的高效开发与运用。

团队成员拥有丰富的实际阅历，曾参与国内知名企业的大模型设计与落地项目，触及对话系统、智能引荐、生成式AI等多个范畴。团队经过技术研发与方案优化，促进大模型在工业界的落地，并加速智能化运用的普及与行业创新。

如今，就跟着这本书动手玩转DeepSeek开发吧。

Part.2

动手玩转DeepSeek

本书旨在为读者提供一份系统性的学习指南，按照“生成式AI的基础与技术架构——生成式AI的专业运用与 Prompt 设计——实战与高级集成运用”三部分来组织内容，经过实际讲解与适用案例相结合的方式，协助读者掌握从原理到运用的残缺流程。

生成式AI的基础与技术架构

首先，从实际层面动手，第一部分（第 1~3 章）讲解了Transformer与留意力机制的原理、DeepSeek-V3 架构的核心技术以及模型开发的基础知识。

经过对MoE 路由、上下文窗口优化和分布式训练策略的深化分析，揭示了DeepSeek-V3在训练成本与计算效率上的独特优势，为后续的技术运用奠定了实际基础。

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生成式AI的专业运用与 Prompt 设计

在掌握了实际基础之后，我们就可以进一步了解模型的实践表现与开发实际了。第二部分（第 4~9 章）不只详述了 DeepSeek-V3在对话生成、数学推理、代码补全等范畴的才能，还经过详细的代码案例展现了如何应用模型完成义务的精准处理。

此外，书中对对话前缀续写、FIM 生成形式和 JSON 输入等高级功能停止了系统讲解，协助开发者完成模型的高效定制化。

实战与高级集成运用

实际和工具都学会后，就要动手实战了，第三部分（第 10~12章）详细讲解了从函数回调、缓存机制到实践运用开发的全流程。

书中经过对 DeepSeek 开放平台与 API 的深度分析，提供了从 API 调用到功能优化的全方位指点。同时，经过三种实践场景的集成开发案例展现了 DeepSeek-V3 在消费环境中的弱小运用潜力。

集成实战1：基于LLM的Chat类客户端开发

集成实战2：AI 智能助理开发

集成实战3：基于VS Code的辅助编程插件开发

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Part.3

结语

在当下大模型技术疾速迭代的浪潮中，本书以技术前瞻性、实战系统性和运用普适性构成分明特征：

● 技术前瞻性：内容体系深度结合DeepSeek技术团队的最新研讨成果，在模型发布后第一工夫完成知识体系转化，确保技术解密的时效价值。

● 实战系统性：打破传统技术书籍重实际轻实际的局限，从生成式AI的实际基础讲解到DeepSeek-V3的技术架构，再到详细的开发实际，构建了从模型部署、参数微调到运用落地的全链路技术框架。

经过近100个案例和实际项目协助读者在实践操作中加深对知识的了解，使学习过程既不单调又具有深度。为了确保读者完成学完即用，用即见效，随书附赠DeepSeek-R1参考指南及残缺开源代码库等配套内容：

DeepSeek 适用集成

异步社区VIP会员月卡

DeepSeek导读课程

案例代码

DeepSeek-R1参考指南（纸质版）

● 运用普适性：既满足初学者从零构建大模型认知体系的需求，又为资深工程师提供分布式训练优化、长上下文处理等进阶处理方案。

这么片面详细的内容编排，无论是对大模型开发抱有激烈兴味的初学者，还是有一定基础的技术人员，都能经过本书疾速了解并上手DeepSeek 大模型技术，深化探求其在工业与商业场景中的运用潜力。

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