DeepSeek 实践：大模型部署、微调与应用

从基础概念到高级实现，本书全面探讨 DeepSeek-V3 模型，重点介绍其基于 Transformer 的架构、技术创新与应用实践。 本书首先系统讲解理论基础，包括自注意力机制、位置编码、专家混合（Mixture of Experts, MoE）机制以及分布式训练策略。随后深入解析 DeepSeek-V3 的技术进展，如稀疏注意力机制、FP8 混合精度训练以及分层负载均衡，这些技术共同提升了模型的内存效率与能耗表现。通过案例研究与 API 集成方法，本书展示了模型在文本生成、数学推理和代码补全等任务上的高性能能力。本书还重点介绍了 DeepSeek 的开放平台，涵盖安全的 API 身份验证、并发开发策略以及面向可扩展 AI 应用的实时数据处理。此外，本书也探讨了行业应用案例，如聊天客户端开发，以及如何利用 DeepSeek 的上下文缓存与回调函数实现自动化与预测性维护。 本书主要面向从事大规模 AI 模型研发的人工智能研究者与开发者，是希望深入理解先进 AI 系统的理论基础与实际落地的专业人士不可或缺的参考资料，尤其适用于关注高效、可扩展应用的读者。