基于DeepSeek大模型的深度应用实践
韩晓晨
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韩晓晨
"《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。 《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。"
看到了第二章开头，好垃圾的书，废话连篇，核心内容描述的完全没有逻辑性，对注意力机制的描述，就是将kqv的注意力计算公式，用中文翻译了一遍，不能再看了，浪费时间 居然是清华大学出版的，好无语，感觉像学术任务，ai写的
分布式部署=线程池+调用deepseek api，无语了