内容提要

DeepSeek是一种基于Transformer的生成式AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。

本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分，共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等内容，并探讨了Scaling Laws及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦DeepSeek-V3大模型初步体验、开放平台与API开发、对话生成、代码补全与定制化模型开发、对话前缀续写、FIM与JSON输出、函数回调与缓存优化，以及DeepSeek提示库等主题，帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、AI助理、VS Code（Visual Studio Code）编程插件等多领域中的集成开发，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模型从原理到开发的完整流程，学习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。本书适合生成式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阅读。