掃一掃
關注中圖網
官方微博
>
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署
本類五星書更多>
-
>
貨幣大歷史:金融霸權與大國興衰六百年
-
>
(精)方力鈞作品圖錄
-
>
《藏書報》2021合訂本
-
>
(精)中國當代書畫名家作品集·范碩:書法卷+繪畫卷(全2卷)
-
>
(噴繪樓閣版)女主臨朝:武則天的權力之路
-
>
書里掉出來一只狼+狼的故事-全2冊
-
>
奇思妙想創意玩具書(精裝4冊)
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署 版權信息
- ISBN：9787111779223
- 條形碼：9787111779223 ; 978-7-111-77922-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署 本書特色
本書不僅涵蓋了大模型的發展歷程、深度學習與強化學習的基礎知識，還詳細剖析了DeepSeek-R1的架構設計、訓練優化方法以及商業化應用，同時結合FIM補全、多輪對話、代碼生成等高級功能，展示了其在復雜場景中的強大能力。
本書通過智能推薦搜索系統的商業化落地案例，為讀者提供了從技術到業務的完整參考。
讀者可掃描封底二維碼，獲取相關案例代碼、各章思考題及超200分鐘《輕松玩轉DeepSeek》保姆級視頻課（涉及DeepSeek部署、對話，制作思維導圖、PPT，搭建知識庫，生成網站、數字人、3D模型等詳細使用方法和技巧），從而在學習中更好地加深對核心概念和技術的理解與掌握。
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署 內容簡介
DeepSeek-R1大模型是一款具備強大自然語言處理能力的人工智能模型，能夠高效完成文本生成、翻譯、問答、代碼編寫等多種任務，適合企業級應用和開發者集成。本書系統性地解析了大模型的核心原理、關鍵技術以及DeepSeek的多個實際應用場景。
全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎知識與發展歷程，從神經網絡的起源到大規模預訓練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術基石。其次詳細解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強化學習與模型架構上的核心技術，包括混合專家模型、動態學習率調度、分布式訓練及高效推理優化策略等。再次聚焦于模型訓練與開發實踐，介紹API調用、上下文拼接、多輪對話管理、模型微調、知識蒸餾等關鍵技術，并結合DeepSeek實際案例展示其在數學推理、代碼生成等領域的應用。*后著重探討了大模型在商業化落地場景中的高級應用，如FIM補全、多輪對話、業務代碼自動化生成以及基于云部署的智能推薦搜索系統等。
本書內容兼具理論深度與實戰價值，同時附贈相關案例代碼、各章思考題及教學視頻等學習資源，適合大模型開發者、AI研究人員、工程師、數據科學家、企業技術決策者以及對人工智能技術感興趣的高校師生閱讀。無論是希望深入理解大模型技術的專業人士，還是尋求在實際業務中應用AI技術的從業者，都能從中獲得有價值的信息和實踐指導。
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署 前言
近年來，人工智能技術取得了突飛猛進的發展，尤其是大模型（Large Model）的出現，改變了自然語言處理、計算機視覺、代碼生成等多個領域的技術格局。作為人工智能領域的核心技術之一，大模型憑借強大的泛化能力、上下文理解能力以及多任務處理能力，正在推動各行各業的智能化轉型。DeepSeek-R1大模型作為這一領域的代表性成果，不僅在技術上實現了突破，更在實際應用中展現了巨大的潛力。
DeepSeek-R1大模型是一款由深度求索公司開發的高性能人工智能模型，具備強大的自然語言處理能力，能夠高效完成文本生成、翻譯、問答、代碼編寫等多種任務。其設計理念在于注重上下文理解與長文本處理，支持高達64k的上下文長度，適用于復雜場景和多輪對話。DeepSeek-R1在性能與效率上進行了優化，適合企業級應用和開發者集成。
DeepSeek-R1-Zero是DeepSeek-R1的基礎版，采用大規模強化學習技術，通過獎勵模型和訓練模板快速適應新任務或新領域。其架構相對簡化，強調在數據稀缺或任務多樣化場景下的高效學習能力，特別適合需要快速適應新環境的應用。
本書旨在系統性地解析大模型的核心原理、關鍵技術以及DeepSeekR1的實際應用場景，為讀者提供從理論到實踐的全面指導。全書共分為12章，內容涵蓋大模型的基礎知識、關鍵技術、訓練與優化方法，以及在實際業務中的應用案例。
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署 目錄
前言
第1部分大模型基礎與核心技術
第1章 大模型簡介
1.1大模型基本概念與發展歷程
1.1.1從神經網絡到大規模預訓練模型
1.1.2深度學習時代：模型規模與數據驅動
1.1.3以DeepSeek為例：大模型應用場景擴展及其商業化進程
1.2大模型關鍵技術概覽
1.2.1Transformer架構簡述
1.2.2自監督學習與預訓練技術
1.2.3分布式計算與大模型并行化
1.3大模型訓練、微調與推理
1.3.1數據預處理與模型初始化
1.3.2微調技術：全參數微調與參數高效微調
1.3.3高效推理優化：量化、剪枝與知識蒸餾
1.4對話大模型V3與推理大模型R1
1.4.1自然語言理解與自然語言生成模型的異同
1.4.2推理大模型的性能優化與低延遲處理
1.4.3推理模型在數學推理與代碼編寫中的應用
1.5DeepSeek中的模型壓縮與模型蒸餾技術
1.5.1模型量化技術：PTQ與QAT
1.5.2知識蒸餾：教師模型與學生模型
1.5.3壓縮技術對模型性能與推理速度的影響
1.6本章小結
第2章 深度學習與強化學習基礎
2.1神經網絡與損失函數
2.1.1前饋神經網絡與卷積神經網絡概述
2.1.2交叉熵與均方誤差損失
2.1.3自適應損失函數與動態權重調整
2.2梯度下降、反向傳播與神經網絡的訓練
2.2.1SGD、Adam與LAMB優化器
2.2.2反向傳播算法與計算圖
2.2.3學習率衰減與訓練收斂加速
2.3基于PyTorch的深度學習框架簡介
2.3.1PyTorch張量操作與自動求導機制
2.3.2構建神經網絡模型的模塊化設計
2.3.3動態計算圖與GPU加速的實現
2.4強化學習基礎
2.4.1強化學習環境、智能體與獎勵機制
2.4.2時間差分學習與QLearning詳解
2.5監督學習、無監督學習與強化學習對比
2.5.1不同學習范式假設
2.5.2半監督與自監督學習的實際應用場景
2.6基于神經網絡的強化學習
2.6.1深度Q網絡與策略梯度方法融合
2.6.2ActorCritic算法與優勢函數的優化
2.6.3多智能體強化學習框架概述
2.7經驗平衡：EpsilonGreedy
2.7.1探索與利用的基本矛盾及其解決思路
2.7.2Epsilon參數動態調整策略
2.7.3基于分布式系統的Epsilon優化方法
2.8基于QLearning的神經網絡：DQN
2.8.1經驗回放機制的實現
2.8.2目標網絡的穩定性優化
2.8.3DQN的改進版本：Double DQN與Dueling DQN
2.9本章小結
第3章 早期自然語言處理與大模型基本網絡架構
3.1詞嵌入與循環神經網絡
3.1.1Word2Vec與GloVe詞向量模型的實現原理
3.1.2RNN的時間序列數據建模能力
3.1.3RNN中的梯度消失與梯度爆炸問題及其緩解策略
3.2長短期記憶網絡與門控循環單元
3.2.1LSTM的門控機制與長期依賴建模
3.2.2GRU的簡化結構與性能對比
3.2.3LSTM與GRU在自然語言處理任務中的應用場景
3.3Transformer與注意力機制
3.3.1自注意力機制
3.3.2Transformer的編碼器與解碼器架構分析
3.4編碼器-解碼器架構
3.4.1Seq2Seq模型與注意力機制的結合
3.4.2Transformer的編碼器-解碼器架構在機器翻譯中的優勢
3.5大模型家族：BERT與GPT簡介
3.5.1BERT的預訓練任務：MLM與NSP詳解
3.5.2GPT的自回歸語言建模機制與訓練方法
3.6本章小結
第2部分DeepSeek-R1的核心架構與訓練技術
第4章 基于大規模強化學習的DeepSeek-R1-Zero
4.1強化學習算法
4.1.1基于策略優化的強化學習方法：PPO與TRPO
4.1.2分布式強化學習架構及其在大模型中的應用
4.1.3強化學習算法的收斂性與穩定性優化策略
4.2DeepSeek-R1Zero獎勵模型
4.2.1獎勵建模的理論基礎與設計方法
4.2.2DeepSeek-R1Zero的自適應獎勵函數實現
4.2.3獎勵信號稀疏性問題及其改進策略
4.3DeepSeek-R1Zero訓練模板
4.3.1基于強化學習的模型訓練流程設計
4.3.2模板參數調優與多任務并行訓練策略
4.3.3數據采樣與經驗回放在訓練中的作用
4.3.4DeepSeek-R1Zero的自進化過程
4.4本章小結
第5章 基于冷啟動強化學習的DeepSeek-R1
5.1冷啟動問題
5.1.1冷啟動場景下的數據稀缺
5.1.2基于元學習的冷啟動
5.1.3遷移學習在冷啟動問題中的應用
5.2面向推理的強化學習
5.2.1強化學習模型的泛化能力與推理性能優化
5.2.2基于推理場景的多任務學習方法
5.3拒絕抽樣與監督微調
5.3.1拒絕抽樣算法
5.3.2結合監督學習的強化學習模型微調方法
5.4全場景強化學習
5.4.1多場景強化學習策略設計與泛化能力提升
5.4.2動態環境下的適應性強化學習
5.4.3面向復雜場景的分層強化學習
5.5模型蒸餾：使小模型也具有優秀的推理能力
5.5.1基于強化學習的知識蒸餾技術
5.5.2蒸餾過程中學生模型的性能優化
5.6本章小結
第6章 DeepSeek-R1架構剖析
6.1混合專家架構與Sigmoid路由機制
6.1.1混合專家架構的基本原理
6.1.2Sigmoid路由機制的動態路由策略優化
6.1.3混合專家模型的并行化與擴展能力分析
6.2FP8、FP16及混合精度訓練
6.2.1低精度數值格式計算
6.2.2混合精度訓練與基于FP8/FP16的內存計算
6.3DualPipe雙管道處理算法與AlltoAll跨節點通信機制
6.3.1雙管道處理架構的設計原理與數據流優化
6.3.2AlltoAll通信機制
6.3.3DeepSeek-R1中的NVLink帶寬優化
6.4本章小結
第3部分DeepSeek-R1的開發與實踐
第7章 DeepSeek-R1核心訓練技術詳解
7.1基于分布式訓練的DeepSeek-R1訓練架構
7.1.1分布式數據并行與模型并行的結合策略
7.1.2DeepSeek-R1在大規模GPU集群中的訓練優化
7.1.3參數服務器與無中心化訓練架構對比分析
7.2動態學習率調度器與緩存機制分析
7.2.1動態學習率調整算法及其理論基礎
7.2.2Cosine Annealing與Warmup策略的應用
7.2.3基于反饋機制的自適應學習率調度器設計
7.2.4KV緩存機制的工作原理與性能提升分析
7.2.5緩存機制對多輪對話與長文本生成的影響
7.3無輔助損失的負載均衡策略與多令牌預測訓練目標
7.3.1無輔助損失機制在負載均衡中的應用
7.3.2多令牌預測目標的多樣性提升與優化方法
7.4本章小結
第8章 DeepSeek-R1開發基礎
8.1開發前的準備：API Keys的獲取與RESTful API基本調用
8.1.1API密鑰生成
8.1.2RESTful API基礎調用方法與參數配置
8.1.3API權限控制與安全性優化
8.2DeepSeek-R1開發樣例
8.2.1基于Python的DeepSeek-R1簡單應用示例
8.2.2第三方應用場景
8.3本地部署DeepSeek-R1
8.3.1DeepSeek-R1模型本地化部署流程
8.3.2Docker與虛擬化環境中的部署優化
8.3.3模型更新與版本管理
8.4本章小結
第9章 DeepSeek-R1開發進階
9.1使用DeepSeek-R1完成數學問題求解
9.1.1數學表達式解析與建模方法
9.1.2復雜方程求解與邏輯推理能力評估
9.1.3數學推理任務中的模型性能優化策略
9.2使用DeepSeek-R1編寫代碼實現常見算法
9.2.1代碼補全與常用算法自動生成實踐
9.2.2深度代碼分析與Bug檢測模型優化
9.3本章小結
第4部分DeepSeek-R1的高級應用與商業化落地
第10章 FIM補全、對話前綴續寫及上下文緩存機制
10.1對話補全與FIM補全
10.1.1對話補全的上下文管理與連續性優化
10.1.2FIM補全技術的原理與應用
10.1.3多模態對話系統中的補全策略研究
10.2多輪對話與對話前綴續寫
10.2.1多輪對話狀態跟蹤與上下文管理機制
10.2.2對話前綴續寫模型微調
10.2.3高復雜度多輪對話場景下的模型適應性分析
10.3JSON文件輸出與函數回調
10.3.1JSON數據結構生成與解析策略
10.3.2DeepSeek-R1中基于函數回調的交互式開發模式
10.4上下文硬盤緩存
10.4.1硬盤緩存機制在大規模推理任務中的應用
10.4.2緩存一致性管理與數據有效性
10.5本章小結
第11章 后端業務代碼輔助生成插件
11.1自動化代碼生成流程
11.1.1業務邏輯到代碼生成的映射機制
11.1.2代碼模板與領域特定語言的結合使用
11.1.3代碼生成質量評估與模型反饋機制
11.2API自動化文檔生成
11.2.1基于代碼注釋的API文檔自動生成流程
11.2.2文檔與代碼同步更新的自動化策略
11.2.3API文檔可讀性與交互性優化方法
11.3代碼重構與性能優化建議生成
11.3.1基于DeepSeek-R1的代碼復雜度分析與優化建議生成
11.3.2跨語言代碼轉換
11.4智能錯誤檢測與自動修復
11.4.1靜態代碼分析中的自動化錯誤檢測
11.4.2運行時異常自動識別與修復
11.5代碼審計與安全檢測
11.5.1代碼安全漏洞自動化檢測技術
11.5.2審計規則引擎與合規性分析
11.6本章小結
第12章 DeepSeek-R1&V3的聯合開發：基于云部署的智能推薦搜索系統
12.1云端部署架構設計
12.1.1基于Kubernetes的模型容器化部署方案
12.1.2高可用性與彈性擴展的云端架構
12.1.3分布式存儲與數據管理
12.2智能搜索引擎開發
12.2.1自然語言處理驅動的搜索算法優化
12.2.2基于語義理解的智能檢索與推薦機制
12.3數據流與實時處理系統集成
12.3.1高并發場景下的數據流處理架構
12.3.2Kafka與實時數據處理平臺集成
12.4智能廣告投放與效果優化
12.4.1廣告推薦系統中的模型應用場景
12.4.2基于用戶行為數據的廣告投放策略優化
12.4.3A/B測試與廣告效果實時評估
12.5本章小結
展開全部
深度剖析DeepSeek大模型:原理、開發與優化部署 作者簡介
丁小晶
資深大模型AI應用技術專家與管理者，擁有超過15年的計算機及AI領域經驗、5年團隊管理經驗的技術創新與項目管理復合型人才，精通大模型技術及多語言編程，致力于AI大模型的應用和創新。
畢業于中國科學院計算技術研究所，從事高性能計算技術研究。先后在三星中國、百度等世界知名企業工作，有多年旅日工作經歷，屢獲百度榮譽并持多項專利。目前作為小度教育業務技術負責人及大模型應用專家，研究基于大模型AI教育產品創新，引領小度教育成為行業先鋒。
崔遠
畢業于蘭州大學，副教授，主攻人工智能（AI）、自然語言處理（NLP）和深度學習等計算機前沿技術，并致力于教學研究，承擔多門專業核心課程的教學工作。曾獲公派赴佐治亞理工學院（GT）和不列顛哥倫比亞大學（UBC）深造。主持市廳級課題3項，發表專業論文8篇及專著1部。多次榮獲校級“優秀教師”稱號及“教學優秀獎”，在學術和教育領域均取得顯著成就。
書友推薦
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
莉莉和章魚
- >
上帝之肋:男人的真實旅程
- >
中國人在烏蘇里邊疆區:歷史與人類學概述
- >
回憶愛瑪儂
- >
中國歷史的瞬間
- >
月亮與六便士
- >
史學評論
本類暢銷
