今天分享的是：DeepSeek原理与项目实战 (未来智能实验室 编著)【752页PDF】

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《DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发》围绕开源大模型DeepSeek-V3展开，涵盖理论、技术和应用实践多个层面。首先介绍生成式AI理论基础，剖析Transformer架构、注意力机制等核心技术，以及DeepSeek-V3在这些方面的创新，如混合专家架构、FP8混合精度训练等，这些技术提升了模型性能并降低了成本 。接着阐述该模型在文本生成、问答系统、多语言编程等场景的应用优势，通过Aider测评展示其多语言编程能力，还探讨了Scaling Laws与模型规模、性能的关系及实验结果。在模型部署与集成上，介绍了API调用、本地化部署和性能优化策略等内容，针对开发中的常见问题，如输入设计、模型偏差等提供解决方案。然后深入讲解生成式AI在各领域的实际应用与Prompt设计，包括对话生成、代码补全、角色扮演等，展示如何通过优化提示词提升模型输出质量。随后介绍函数回调与上下文硬盘缓存技术，以及DeepSeek提示库的应用，通过案例展示其在代码改写、内容分类等方面的作用。最后通过基于LLM的Chat类客户端开发、AI助理开发和VS Code辅助编程插件开发等实战案例，展示DeepSeek-V3在实际项目中的应用，帮助开发者掌握从理论到实际部署的全流程，推动大模型技术在不同领域的应用与发展。

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