#书籍简介#
全书共分三部分12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer与注意力机制、DeepSeek-V3的核心架构与训练技术，并探讨了Scaling Laws及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于模型初步体验、开放平台与API开发、对话与补全实现，以及函数回调与缓存优化，帮助读者快速掌握从理论到实践的关键技术。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在类Chat客户端、智能AI助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，展示了开源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解DeepSeek大模型从原理到开发的完整流程，学习最新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与开发能力。适合的读者对象包括生成式AI技术研究者、软件开发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的AI技术爱好者和高校师生。
