内容简介

这是一本系统讲解DeepSeek大模型的技术指南，它全面覆盖DeepSeek的底层架构、核心原理及实际应用。本书从人工智能基础、DeepSeek的技术架构，到多模态模型的训练与优化，帮助读者深入理解DeepSeek的工作机制，并掌握DeepSeek在大规模预训练、推理优化及应用部署中的关键技术。全书共有12章，主要包括DeepSeek的使命与愿景、人工智能与大模型、DeepSeek底层架构解密、DeepSeek的工作原理、DeepSeek的内部机制、DeepSeek的架构揭秘、DeepSeek的训练过程、DeepSeek的训练优化与成本控制、DeepSeek-R1、稀疏矩阵技术、DeepSeek部署实战，以及DeepSeek接入实战。
本书全面而深入的技术解读，不仅适用于对大模型感兴趣的技术人员，还适合人工智能研究者、开发者及行业从业者。同时，书中结合实战案例和对比分析，帮助读者理解DeepSeek的独特优势及未来的发展方向。

目录

第1章 DeepSeek的使命与愿景：开辟AI应用新纪元
1．1 DeepSeek的由来
1．2 DeepSeek的主要产品和应用场景
1．3 DeepSeek与其他模型的性能对比
1．4 DeepSeek初体验
1．5 DeepSeek API
第2章 人工智能与大模型：智能时代的核心引擎
2．1 人工智能基础介绍
2．2 什么是大模型
2．3 神经网络
2．4 网络模型
第3章 DeepSeek 底层架构解密：探寻大模型的基石
3．1 基于 Transformer架构
3．2 动态任务分配：智能计算的自适应引擎
3．3 稀疏激活机制：动态结构感知的高效优化范式
3．4 MoE架构：基于稀疏专家的动态路由系统
3．5 归一化技术：稳定性与效率的平衡术
3．6 多令牌预测技术：增强推理能力的新途径
3．7 高效并行策略：性能极限的系统设计
3．8 混合精度与量化：训练效率的加速器
3．9 显存优化与结构共享：资源利用的范式创新
第4章 DeepSeek 的工作原理：从生成到模型安全的全面解析
4．1 逐词生成：DeepSeek的输出过程
4．2 概率模型：如何生成有意义的文本
4．3 性能优化与效率提升
4．4 模型的安全性与可靠性
第5章 DeepSeek 的内部机制：智能思维的发动机
5．1 “嵌入”与向量空间
5．2 语义理解与生成
5．3 模型的决策过程
第6章 DeepSeek 的架构揭秘：驾驭大模型的核心
6．1 探索模型网络：基础DeepSeekMoE架构剖析
6．2 升级进化：DeepSeek-V3模型全景
6．3 多模态大模型：DeepSeek的跨感知融合
6．4 升级版Janus-Pro：多模态进阶的实践与优化
第7章 DeepSeek 的训练过程：从数据到微调的全流程揭秘
7．1 数据准备与预处理
7．2 基础训练：从无到有
7．3 微调与优化：提升性能
第8章 DeepSeek 的训练优化与成本控制：效率与经济性的双重探索
8．1 数据规模、训练策略与低成本秘诀
8．2 链式思考与可解释推理：DeepSeek的独到之处
8．3 开源策略：如何用开放共享降低壁垒
第9章 DeepSeek-R1：推理模型的革新之旅
9．1 DeepSeek-R1全景探秘
9．2 DeepSeek-R1开源信息概览
9．3 DeepSeek-R1-Zero自进化训练体系揭秘
9．4 全场景强化学习：分析完整的训练策略
9．5 蒸馏处理
第10章 稀疏矩阵技术：计算效率的新型加速利器
10．1 稀疏矩阵技术概述
10．2 稀疏矩阵技术在DeepSeek中的应用
10．3 稀疏矩阵技术的前沿探索
第11章 DeepSeek 部署实战：从本地到云端的一体化落地
11．1 基于Ollama的本地部署
11．2 基于Chatbox的本地部署
11．3 基于LM Studio的本地部署
11．4 基于Ollama+Docker+Open WebUI的本地部署
11．5 DeepSeek的远程和云端部署
第12章 DeepSeek 接入实战：无缝集成与多平台落地指南
12．1 Chatbox接入实战
12．2 NextChat接入实战
12．3 通过OfficeAI将DeepSeek接入Office
12．4 将DeepSeek接入VS Code
12．5 将DeepSeek接入PyCharm
12．6 基于茴香豆+DeepSeek的微信聊天机器人

前言/序言

DeepSeek大模型的诞生既是对全球人工智能（Artificial Intelligence，AI）浪潮的深刻响应，也是中国在大语言模型研发领域迈出的坚实步伐。DeepSeek不仅融合了先进的视觉、语言及跨模态交互技术，还通过高效的模型训练与推理机制，实现了复杂任务的精准处理和快速响应。DeepSeek为研究人员和开发者构建了一座连接理论与实践的桥梁，极大地降低了高性能AI技术的应用门槛，推动了前沿技术在各行各业中的广泛应用和产业化进程。

DeepSeek作为国内具有代表性的大模型之一，在Transformer架构优化、混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构设计、动态任务分配、多模态融合等方面展现了独特的技术优势，吸引了众多开发者、研究人员和企业用户的关注。本书系统解析了DeepSeek的技术原理、优化策略及应用方法，可以帮助读者深入理解大模型的构建与实践，加速DeepSeek在智能搜索、自动写作、代码生成、医疗健康、金融风控等领域的应用。

本书特点

内容体系全面系统：从DeepSeek的使命与愿景入手，逐步拓展到人工智能与大模型的理论基础，接着深入剖析DeepSeek的底层架构、工作原理、内部机制、模型架构等核心内容，同时讲解了DeepSeek的训练过程、优化训练、推理模型、稀疏矩阵技术等，最后落实到模型部署和接入实战，构建了从理论到实战的完整知识体系。

理论与实践深度融合：在深入阐释技术原理的同时，提供训练过程全流程揭秘、模型部署一体化落地方案等详细实战指导，让读者既能掌握技术本质，又能将其有效应用于实际场景。

技术解析深入核心：不做表面化介绍，而是直击底层架构、内部机制等核心层面，让读者能够透彻理解大模型的工作原理和技术基石，深度揭秘DeepSeek的技术奥秘。

兼顾不同层次读者需求：无论是对AI领域充满兴趣的爱好者，还是从事相关技术研发的专业人员，都能从书中获取有价值的信息，满足不同读者对DeepSeek技术和应用的学习与研究需求。

适合读者

AI 领域爱好者

本书从基础理论出发，循序渐进地解析DeepSeek的技术原理与应用实践，帮助对AI技术，尤其是大模型领域充满探索热情的读者建立对大模型技术的系统性认知，满足他们对AI前沿科技的求知渴望。

技术研发人员

书中对DeepSeek底层架构、训练过程、模型部署等的详细解析，能为从事大模型相关研发工作的工程师（包括算法开发、模型训练、系统部署等岗位的人员）提供技术参考和实践指导，助力解决实际工作中遇到的问题。

高校师生及科研人员

本书深入剖析DeepSeek的技术架构和核心创新，既可作为高校人工智能、计算机科学等专业的教学参考书，也能为大模型领域的科研人员提供研究思路与技术支持，助力学术探索与技术创新。

企业技术规划和决策人员

本书对DeepSeek的技术和应用进行了全面的介绍，能够帮助负责企业技术规划和决策的人员更好地评估DeepSeek在企业中的商业价值和落地可行性，为AI战略部署提供关键决策依据。

技术咨询、系统集成和实施人员

书中的实践指导内容，如模型部署和接入实战，可以帮助AI技术咨询、系统集成和实施的人员更专业地为客户提供服务，确保DeepSeek在客户场景中的顺利落地。

致谢

本书的出版凝聚了许多人的智慧与心血，在此我要向他们致以最诚挚的谢意。

首先，要感谢我的家人。在创作的过程中，他们无条件的爱与支持为我营造了宁静的创作空间。正是他们默默的付出与体贴的关怀，让我能够全身心地投入创作。他们的理解与鼓励，是我坚持完成本书的重要力量。

其次，特别感谢与我一起奋斗的同事们，他们在技术探讨、资料收集等方面为我提供了巨大的帮助。与他们的交流碰撞出了许多思想的火花，让本书的内容更加丰富和完善。他们的专业素养和敬业精神，也一直激励着我不断追求进步。

最后，衷心感谢北京大学出版社编辑的大力支持，他们以专业的眼光和严谨的态度，对本书的结构、内容等方面提出了许多宝贵的建议和意见。正是他们的精心编辑和辛勤付出，才让本书能够以更好的面貌呈现给大家。

同时，感谢您选择并阅读本书。希望本书能成为您编程与技术探索路上的得力向导，并助您在学习与实践中不断进步。祝您阅读愉快！

由于作者水平有限，书中难免存在疏漏与不足之处，诚请读者提出宝贵的意见或建议，以便在后续版本中不断完善与改进。