基於DeepSeek大模型的深度應用實踐 韓曉晨 9787302685999 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於DeepSeek大模型的深度應用實踐
ISBN：9787302685999
出版社：清華大學
著編譯者：韓曉晨
頁數：410
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1721041
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內容簡介

本書結合大模型的理論基礎，系統地闡述了DeepSeek大模型的技術架構、開發實踐與行業應用。全書分為3部分11章，第1～4章深入介紹大模型的理論基礎與核心技術，包括大模型的核心概念、Transformer與MoE機制，以及DeepSeek架構的關鍵設計思想、優化策略與開發基礎等。第5～7章聚焦于實際應用開發，詳細講解如何在DeepSeek平台上構建智能開發工具，包括編程智能助手的技術實現、智能代碼生成、調試、多任務跨領域應用以及Prompt設計等。第8～10章深入探討了大模型在行業中的定製化應用，通過多個案例展示了大模型如何解決零售、製造等行業中的具體業務問題，幫助讀者掌握從需求分析到模型部署的全流程。第11章詳細介紹了DeepSeek-R1的關鍵技術。 本書理論兼備實踐，涵蓋從DeepSeek-V3到R1的完整技術路徑，適合大模型和AI研發人員、高校師生以及企業工程師和行業從業者，也可作為培訓機構和高校相關課程的教材或參考書。

作者簡介

韓曉晨 長期從事高性能計算與大模型訓練算力優化研究。近十年來，專註于智能計算架構優化及大規模數據處理，深耕于控制算法、機器視覺等領域。近年來，重點研究大模型訓練加速、算力調度與異構計算優化，致力於提升大模型計算效率與資源利用率，推動大規模人工智能模型的部署與應用。

目錄

第1部分 理論基礎與技術實現
第1章 大模型技術導論
1 1 深度學習與大模型的演進
1 1 1 深度學習的歷史背景
1 1 2 Transformer架構的崛起與影響
1 1 3 MoE模型簡介
1 2 大模型的核心概念
1 2 1 參數規模與計算複雜度
1 2 2 數據驅動的模型優化
1 2 3 架構創新的推動作用
1 3 生態系統與開源框架
1 3 1 開源模型的價值
1 3 2 DeepSeek系列模型生態概述
1 3 3 應用場景與案例
1 4 面嚮應用的智能模型構建
1 4 1 從理論到實踐的轉換
1 4 2 應用開發中的常見挑戰
1 4 3 DeepSeek在工業中的應用
1 5 本章小結
1 6 思考題
第2章 DeepSeek核心架構解析
2 1 Transformer與多頭注意力機制
2 1 1 基礎架構復盤
2 1 2 深度注意力優化
2 1 3 高效解碼策略
2 2 MoE模型的深入剖析
2 2 1 動態路由機制詳解
2 2 2 專家負載均衡策略
2 2 3 高效通信優化
2 3 FP8混合精度計算
2 3 1 精度與性能的平衡
2 3 2 FP8的實現與實踐
2 3 3 面向經濟成本的設計原則
2 4 深度優化技術
2 4 1 DualPipe雙管道并行算法
2 4 2 上下文窗口擴展技術
2 4 3 數據與模型并行的協同優化
2 5 跨節點通信技術詳解
2 5 1 跨節點通信機制：All-to-All
2 5 2 InfiniBand優化
2 5 3 NVLink帶寬優化
2 6 本章小結
2 7 思考題
第3章 基於DeepSeek的大模型開發基礎
3 1 開發環境與工具鏈

第2部分 開發實踐與技術應用
第3部分 行業應用與定製化開發
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