這就是 DeepSeek：DeepSeek 從原理到實踐

王卓 華中科技大學計算機碩士，精通C、C++、C#、Python等語言。曾任阿裏達摩院 算法工程師，參與Qwen1/Qwen1.5大模型落地工作，擅長人工智能算法原理、大模型開發、計算機視覺及自然語言處理。目前專註於電商預訓練語言模型和輿情風險監控大模型的研發。 薛棟 華東理工大學信息科學與技術學院副教授/碩士生導師，德國慕尼黑工業大學博士，榮獲上海市高層次青年人才計劃等稱號。曾在荷蘭格羅寧根大學（RUG）、德國卡爾斯魯厄理工學院（KIT）任教，長期從事人工智能與大數據研究，發表SCI論文30余篇，主持多項 及企業科研項目。所在X-D Lab已推出MindChat、Sunsimiao、GradChat等垂直領域大模型項目。 隆建 華東理工大學副教授/博導，主要研究人工智能方法及工業應用，發表論文60余篇，擁有50余項專利。主持20余項 及企業科研項目，榮獲多項 /省部級科技獎項，並指導學生獲得20余項獎項。

第1章 DeepSeek的使命與願景：開辟AI應用新紀元
1.1 DeepSeek的由來
1.2 DeepSeek的主要產品和應用場景
1.3 DeepSeek與其他模型的性能對比
1.4 DeepSeek初體驗
1.5 DeepSeek API
第2章 人工智能與大模型：智能時代的核心引擎
2.1 人工智能基礎介紹
2.2 什麼是大模型
2.3 神經網絡
2.4 網絡模型
第3章 DeepSeek 底層架構解密：探尋大模型的基石
3.1 基於 Transformer架構
3.2 動態任務分配：智能計算的自適應引擎
3.3 稀疏激活機制：動態結構感知的高效優化範式
3.4 MoE架構：基於稀疏專家的動態路由系統
3.5 歸一化技術：穩定性與效率的平衡術
3.6 多令牌預測技術：增強推理能力的新途徑
3.7 高效並行策略：性能極限的系統設計
3.8 混合精度與量化：訓練效率的加速器
3.9 顯存優化與結構共享：資源利用的範式創新
第4章 DeepSeek 的工作原理：從生成到模型安全的全面解析
4.1 逐詞生成：DeepSeek的輸出過程
4.2 概率模型：如何生成有意義的文本
4.3 性能優化與效率提升
4.4 模型的安全性與可靠性
第5章 DeepSeek 的內部機制：智能思維的發動機
5.1 “嵌入”與向量空間
5.2 語義理解與生成
5.3 模型的決策過程
第6章 DeepSeek 的架構揭秘：駕馭大模型的核心
6.1 探索模型網絡：基礎DeepSeekMoE架構剖析
6.2 升級進化：DeepSeek-V3模型全景
6.3 多模態大模型：DeepSeek的跨感知融合
6.4 升級版Janus-Pro：多模態進階的實踐與優化
第7章 DeepSeek 的訓練過程：從數據到微調的全流程揭秘
7.1 數據準備與預處理
7.2 基礎訓練：從無到有
7.3 微調與優化：提升性能
第8章 DeepSeek 的訓練優化與成本控制：效率與經濟性的雙重探索
8.1 數據規模、訓練策略與低成本秘訣
8.2 鏈式思考與可解釋推理：DeepSeek的獨到之處
8.3 開源策略：如何用開放共享降低壁壘
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開源信息概覽
9.3 DeepSeek-R1-Zero自進化訓練體系揭秘
9.4 全場景強化學習：分析完整的訓練策略
9.5 蒸餾處理
0章 稀疏矩陣技術：計算效率的新型加速利器
10.1 稀疏矩陣技術概述
10.2 稀疏矩陣技術在DeepSeek中的應用
10.3 稀疏矩陣技術的前沿探索
1章 DeepSeek 部署實戰：從本地到雲端的一體化落地
11.1 基於Ollama的本地部署
11.2 基於Chatbox的本地部署
11.3 基於LM Studio的本地部署
11.4 基於Ollama+Docker+Open WebUI的本地部署
11.5 DeepSeek的遠程和雲端部署
2章 DeepSeek 接入實戰：無縫集成與多平臺落地指南
12.1 Chatbox接入實戰
12.2 NextChat接入實戰
12.3 通過OfficeAI將DeepSeek接入Office
12.4 將DeepSeek接入VS Code
12.5 將DeepSeek接入PyCharm
12.6 基於茴香豆+DeepSeek的微信聊天機器人
DeepSeek大模型技術全揭秘，架構+訓練+優化+落地全覆蓋，理論結合實踐，掌握DeepSeek在大規模預訓練、推理優化及應用部署中的關鍵技術，全面提升自主開發與創新能力。