目 錄

第 1章　人工智能和DeepSeek全景概覽　1

1.1　人工智能介紹　1

1.1.1　人工智能的核心概念與應(yīng)用領(lǐng)域　1

1.1.2　人工智能的四個階段　2

1.1.3　從規(guī)則驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變　3

1.2　大模型介紹　4

1.2.1　大模型的原理和作用　4

1.2.2　主流大模型介紹　4

1.3　DeepSeek的創(chuàng)新之光　6

1.3.1　DeepSeek公司簡介　6

1.3.2　DeepSeek對人工智能市場的影響　7

1.3.3　DeepSeek的應(yīng)用場景　7

1.3.4　DeepSeek的未來展望　9

1.3.5　DeepSeek的主要產(chǎn)品和開源信息　9

1.3.6　DeepSeek與其他模型的對比　11

第 2章　DeepSeek底層架構(gòu)技術(shù)揭秘　14

2.1　Transformer架構(gòu)技術(shù)　14

2.1.1　Transformer介紹　14

2.1.2　Transformer的核心組件　15

2.1.3　聚焦智慧：多頭注意力機制揭秘　16

2.1.4　多頭潛注意力概述　17

2.2　動態(tài)任務(wù)分配的核心法則　18

2.2.1　動態(tài)任務(wù)分配的特點和原理　18

2.2.2　動態(tài)任務(wù)分配的應(yīng)用場景　19

2.3　稀疏激活機制探秘　22

2.3.1　稀疏激活機制介紹　22

2.3.2　稀疏激活機制的實現(xiàn)方式　23

2.3.3　稀疏激活機制的應(yīng)用領(lǐng)域　26

2.4　混合專家架構(gòu)技術(shù)解析　28

2.4.1　MoE架構(gòu)介紹　28

2.4.2　MoE架構(gòu)的特點　29

2.4.3　MoE架構(gòu)的應(yīng)用　30

2.4.4　DeepSeek中的MoE架構(gòu)介紹　31

2.5　歸一化技術(shù)　32

2.5.1　歸一化技術(shù)的必要性　33

2.5.2　微調(diào)脈動：LayerNorm技術(shù)原理　33

2.5.3　輕量替代：RMSNorm技術(shù)探秘　34

2.6　模型訓(xùn)練與優(yōu)化技術(shù)　35

2.6.1　多令牌預(yù)測技術(shù)　35

2.6.2　高效并行策略　36

2.6.3　混合精度訓(xùn)練與量化策略　37

2.6.4　EMA顯存優(yōu)化　38

2.6.5　結(jié)構(gòu)創(chuàng)新：頭尾參數(shù)共享策略　39

第3章　DeepSeek硬件協(xié)同架構(gòu)分析　40

3.1　異構(gòu)計算支持與適配　40

3.1.1　多加速器融合適配層設(shè)計　40

3.1.2　算子級優(yōu)化與定制化指令集整合　41

3.2　內(nèi)存管理與優(yōu)化策略　43

3.2.1　顯存碎片化解決策略與動態(tài)內(nèi)存分配　43

3.2.2　梯度內(nèi)存復(fù)用與跨設(shè)備一致性管理　45

3.3　分布式計算與通信優(yōu)化框架　46

3.3.1　分布式架構(gòu)設(shè)計原則與網(wǎng)絡(luò)拓撲優(yōu)化　46

3.3.2　主流分布式框架的適配與改進　47

3.3.3　異步通信、數(shù)據(jù)一致性與同步機制　48

3.4　高性能計算優(yōu)化與資源調(diào)度　49

3.4.1　并行計算模型　49

3.4.2　動態(tài)負載均衡與資源智能調(diào)度　50

3.4.3　緩存優(yōu)化與內(nèi)存訪問加速技術(shù)　51

3.5　DeepSeek的專屬 GPU優(yōu)化與異構(gòu)加速實踐　52

3.5.1　GPU計算架構(gòu)優(yōu)化與深度集成　52

3.5.2　GPU編程模型、FP8 精度與量化策略　53

3.5.3　異構(gòu)計算平臺搭建及實戰(zhàn)案例　53

第4章　DeepSeekMoE模型全景剖析　55

4.1　DeepSeekMoE架構(gòu)介紹　55

4.1.1　背景介紹　55

4.1.2　架構(gòu)解碼：DeepSeekMoE的策略藍圖　56

4.1.3　異同論劍：與傳統(tǒng)MoE架構(gòu)的關(guān)鍵差異　57

4.2　DeepSeekMoE原理透視　57

4.2.1　細粒度專家細分　57

4.2.2　共享專家隔離　58

4.2.3　負載平衡　59

4.3　DeepSeekMoE模型的微調(diào)　61

4.3.1　DeepSeekMoE模型微調(diào)技術(shù)介紹　61

4.3.2　ZeRO加持：大模型優(yōu)化　62

4.4　DeepSeekMoE模型性能評估　66

4.4.1　訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分詞　66

4.4.2　硬件基礎(chǔ)設(shè)施　67

4.4.3　超參數(shù)配置　68

4.4.4　評估基準　69

4.4.5　評估結(jié)果　70

4.4.6　與密集模型的對比　71

4.4.7　DeepSeekMoE 2B測試　73

4.5　消融研究　74

4.5.1　消融研究介紹　74

4.5.2　消融研究在大模型中的應(yīng)用　74

4.5.3　DeepSeekMoE模型的消融研究　75

4.6　DeepSeekMoE 16B測試　76

4.6.1　訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分詞　76

4.6.2　設(shè)置超參數(shù)　77

4.6.3　評估基準　78

4.7　DeepSeekMoE 16B 的對齊　79

4.7.1　測試設(shè)置　79

4.7.2　評估結(jié)果　80

第5章　DeepSeek多模態(tài)大模型架構(gòu)　83

5.1　DeepSeek多模態(tài)大模型的發(fā)展軌跡　83

5.2　Janus模型剖析　84

5.2.1　架構(gòu)介紹　 84

5.2.2　多模態(tài)理解路徑　85

5.2.3　視覺生成路徑　88

5.2.4　自回歸Transformer　94

5.2.5　三階段訓(xùn)練策略　96

5.2.6　Janus 模型的推理與擴展性　97

5.3　Janus-Pro模型的深入探索　98

5.3.1　解耦視覺編碼　98

5.3.2　訓(xùn)練策略　99

5.3.3　優(yōu)化訓(xùn)練策略　101

5.3.4　數(shù)據(jù)擴展策略　102

5.3.5　模型規(guī)模擴展　103

5.4　JanusFlow模型分析　104

5.4.1　自回歸建模與 Rectified Flow生成　104

5.4.2　任務(wù)解耦的編碼器　105

5.4.3　U-ViT進階：通用視覺Transformer架構(gòu)　106

5.4.4　三階段訓(xùn)練策略　106

5.4.5　實驗結(jié)果　107

第6章　DeepSeek推理模型解析　110

6.1　DeepSeek-R1模型介紹　110

6.1.1　DeepSeek-R1模型演進　110

6.1.2　DeepSeek-R1模型的基本架構(gòu)　111

6.1.3　訓(xùn)練藍圖：從數(shù)據(jù)到參數(shù)的煉成方案　112

6.1.4　開源信息介紹　113

6.2　DeepSeek推理模型的核心引擎　114

6.2.1　混合專家架構(gòu)　114

6.2.2　多頭潛注意力　115

6.2.3　強化學(xué)習(xí)　117

6.3　DeepSeek-R1-Zero的自我進化　118

6.3.1　強化學(xué)習(xí)算法　118

6.3.2　獎勵建模　120

6.3.3　訓(xùn)練模板　121

6.3.4　DeepSeek-R1-Zero的自我進化過程　122

6.3.5　DeepSeek-R1-Zero的頓悟時刻　123

6.3.6　DeepSeek-R1-Zero性能測試　124

6.4　DeepSeek-R1訓(xùn)練方案　125

6.4.1　冷啟動　125

6.4.2　推理導(dǎo)向的強化學(xué)習(xí)　126

6.4.3　拒絕采樣和監(jiān)督微調(diào)　127

6.4.4　全場景強化學(xué)習(xí)　130

6.5　蒸餾處理與輕量化　132

6.5.1　AI大模型中的蒸餾處理　132

6.5.2　基礎(chǔ)模型的選擇與蒸餾過程　134

6.5.3　模型蒸餾的技術(shù)原理　134

第7章　稀疏矩陣技術(shù)　136

7.1　稀疏矩陣介紹　136

7.1.1　稀疏矩陣的基礎(chǔ)知識　136

7.1.2　稀疏矩陣在大模型中的應(yīng)用　137

7.2　DeepSeek的稀疏注意力再造　138

7.2.1　NSA技術(shù)背景介紹　138

7.2.2　稀疏注意力方法的重新思考　140

7.2.3　整體設(shè)計和實現(xiàn)策略　141

7.2.4　評估NSA的性能　144

7.2.5　NSA的效率分析　147

7.2.6　NSA應(yīng)用結(jié)論　147

7.3　MoBA塊注意力混合　148

7.3.1　MoBA介紹　148

7.3.2　測試結(jié)果　150

7.3.3　NSA和MoBA的對比　151

第8章　DeepSeek模型的本地部署　152

8.1　Ollama本地部署　152

8.1.1　安裝Ollama　152

8.1.2　DeepSeek模型的安裝與配置　154

8.1.3　基于本地DeepSeek模型的對話程序　156

8.2　LM Studio本地可視化部署　159

8.2.1　LM Studio的特點與安裝　159

8.2.2　安裝并配置DeepSeek模型　161

8.2.3　LM Studio API　164

8.2.4　使用Dify 調(diào)用 LM Studio模型　165

8.3　Chatbox本地部署　167

8.3.1　Chatbox介紹　167

8.3.2　Chatbox Ollama的本地部署　168

8.4　基于Ollama Docker Open WebUI的本地部署　171

8.4.1　Open WebUI介紹　171

8.4.2　Docker介紹　172

8.4.3　使用 Docker部署 Open WebUI　173

第9章　DeepSeek應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)　177

9.1　DeepSeek API開發(fā)基礎(chǔ)　177

9.1.1　DeepSeek API介紹　177

9.1.2　DeepSeek API基本教程　177

9.1.3　基于DeepSeek API的對話程序　180

9.2　DeepSeek的基本接入實戰(zhàn)　182

9.2.1　DeepSeek接入Chatbox　182

9.2.2　DeepSeek接入NextChat　184

9.3　DeepSeek接入社交媒體工具　188

9.3.1　基于DeepSeek的微信聊天機器人　188

9.3.2　基于DeepSeek的QQ機器人　191

9.4　將DeepSeek接入Office　197

9.4.1　OfficeAI介紹　197

9.4.2　在Word中應(yīng)用DeepSeek　198

9.4.3　在Excel中應(yīng)用DeepSeek　202

9.5　將DeepSeek接入VS Code　206

9.5.1　Continue基礎(chǔ)　206

9.5.2　DeepSeek中用VS Code 生成代碼　208

9.5.3　調(diào)用DeepSeek生成代碼　210

9.5.4　DeepSeek代碼生成和補全　211

第 10章　推理技術(shù)解密：DeepSeek-Prover-V2全景分析　212

10.1　啟示引擎：模型概述　212

10.1.1　動機探源：背景與驅(qū)動　212

10.1.2　初露鋒芒：DeepSeek-Prover-V2 模型簡介　213

10.2　架構(gòu)深潛：核心設(shè)計　213

10.2.1　智能集結(jié)：DeepSeek-Prover-V2 中的MoE協(xié)同　214

10.2.2　時空拓展：超長上下文處理策略　215

10.3　設(shè)計范式　216

10.3.1　遞歸裂變：證明與子目標分解　216

10.3.2　語義蛻變：自然語言到形式化證明的轉(zhuǎn)換　216

10.3.3　知識進階：課程學(xué)習(xí)框架構(gòu)建　217

10.3.4　智能飛躍：強化學(xué)習(xí)優(yōu)化路徑　218

10.4　訓(xùn)練全過程解析　219

10.4.1　雙階躍進：兩階段訓(xùn)練策略概覽　219

10.4.2　數(shù)據(jù)熔爐：訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成與準備　220

10.4.3　策略脈動：強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方案　220

10.5　性能剖析：評測與洞見　221

10.5.1　標尺鑄造：評估指標與方法　221

10.5.2　性能表現(xiàn)與成果　222

10.6　應(yīng)用場景展望　222

10.6.1　自動定理驗證：邏輯推演實戰(zhàn)　222

10.6.2　推理訓(xùn)練營：邏輯思維強化演練　223

10.7　開放共生：開源與部署　224

10.7.1　社群共創(chuàng)：開源現(xiàn)狀與資源　224

10.7.2　一鍵落地：部署方式與實踐指南　226