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大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK
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大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK 版權信息
- ISBN：9787111779520
- 條形碼：9787111779520 ; 978-7-111-77952-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK 本書特色
系統性與實用性兼備：從大模型原理等基礎概念到DeepSeek API與插件開發等高級技巧，幫助讀者高效將理論轉化為實踐能力。
實踐導向與創新探索：通過大量代碼示例和行業案例，提升讀者實際開發能力，挖掘大模型在各行業的應用。
適合各層次讀者：清晰簡明的講解，幫助讀者輕松提升技能并緊跟技術發展。
購書再贈精品課：免費贈送價值299元、超200分鐘《輕松玩轉DeepSeek》保姆級視頻課（涉及DeepSeek部署、對話，制作思維導圖、PPT，搭建知識庫，生成網站、數字人、3D模型，DeepSeek 騰訊IMA聯合應用等詳細使用方法和技巧），以及《DeepSeek快速入門指南》《DeepSeek提問模板100例》《DeepSeek 高級應用18例》等電子書，手把手幫讀者火速上手DeepSeek。
大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK 內容簡介
本書摒棄了復雜的理論和公式，聚焦于實戰操作，結合詳細的代碼示例、實戰技巧和應用案例，全面展示了DeepSeek平臺的開發方法及核心技術，旨在為開發者提供一條清晰且快捷的學習路徑。 全書共分為6章，系統介紹了DeepSeek的基礎知識和高級功能。首先講解了API的使用、應用開發原理、核心技能（如API密鑰管理、數據安全和性能優化）。接著深入探討了模塊化設計、提示詞優化、模型微調等高級技巧，幫助讀者提升開發效率。通過具體案例，展示如何運用深度學習提升自然語言處理與智能決策能力。*后，聚焦于DeepSeek在多個行業中的應用場景，包括教育、醫療、金融及創意產業的應用，通過這些行業案例展示其在提升效率和降低成本方面的優勢和潛力，幫助讀者將DeepSeek與業務需求相結合，輕松掌握智能應用開發。 隨書贈送（掃封底二維碼）全書源碼、拓展思考題，以及超200分鐘《輕松玩轉DeepSeek》保姆級視頻課（涉及DeepSeek部署、對話，制作思維導圖、PPT，搭建知識庫，生成網站、數字人、3D模型，DeepSeek+騰訊IMA聯合應用等詳細使用方法和技巧），手把手幫讀者火速上手DeepSeek。 本書適合對深度學習、自然語言處理及行業應用感興趣的開發者、工程師和研究人員，尤其是那些希望將DeepSeek技術應用于實際業務中的讀者。
大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK 前言
在當今人工智能迅猛發展的時代，大語言模型（Large Language Models, LLMs）已經成為推動技術進步和應用創新的核心力量。大語言模型通過海量數據的訓練，能夠理解和生成自然語言，展現出超前的智能水平。從智能客服到教育輔助，從醫療診斷到金融分析，大語言模型正在深刻改變各行各業的運作方式，并為人類社會帶來巨大的價值。
DeepSeek作為大語言模型領域的重要一員，憑借其創新的技術和高效的性能，迅速嶄露頭角。DeepSeek不僅繼承了傳統大模型的優勢，還在模型架構、訓練方法和應用場景上進行了多項創新，致力于為用戶提供更高效、更智能的解決方案。無論是開發者、研究人員，還是企業用戶，DeepSeek都是他們的一個強大工具，助其應對復雜任務和挑戰。
本書內容
本書幫助大家從零開始掌握大語言模型的核心知識，并熟練使用DeepSeek進行開發與應用。全書共分為6章，內容涵蓋了大模型的基礎知識、DeepSeek API的使用方法、應用程序開發、高級技巧、插件開發與集成以及行業實踐。每一章都結合理論與實踐，通過豐富的案例和示例，幫助讀者逐步掌握相關技能。
第1章：介紹大模型的基本概念、Transformer架構和標記化原理，回顧了從早期語言模型到DeepSeek的演進，并討論了其在各行業的應用及局限性。
第2章：講解DeepSeek API的基本使用方法、模型選擇、任務開發，以及如何使用DeepSeek Python庫進行開發，同時提供了開發中的成本、資源和安全建議。
大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK 目錄
前言
第1章初識大模型與DeepSeek
1.1大模型概述
1.1.1探索大模型與自然語言處理的基礎
1.1.2理解Transformer架構及其在大模型中的作用
1.1.3解密大模型的標記化與預測機制
1.2大模型發展簡史：從早期模型到DeepSeek
1.2.1早期語言模型
1.2.2GPT系列模型的演進
1.2.3DeepSeek的誕生與創新
1.3大模型的應用場景與案例
1.3.1智能客服
1.3.2教育輔助
1.3.3醫療診斷
1.3.4金融分析
1.3.5創意內容生成
1.4大模型的局限性與挑戰
1.4.1模型幻覺問題
1.4.2數據隱私與安全
1.5使用插件與微調優化大模型
1.5.1如何進行大模型微調
1.5.2插件和微調的優化效果與應用場景
1.6本章小結
第2章深入了解DeepSeek API
2.1基本概念
2.1.1大模型與API接口的關系
2.1.2API請求與響應機制
2.1.3認證與權限管理
2.2DeepSeek API提供的模型與功能
2.2.1模型類型與功能分類
2.2.2API接口調用與模型選擇
2.2.3模型配置與定制化
2.3在DeepSeek Playground中使用大模型
2.3.1DeepSeek Playground概述
2.3.2創建與管理會話
2.3.3監控與調試模型行為
2.4開始使用DeepSeek Python庫
2.4.1獲取API密鑰與訪問權限
2.4.2**個示例程序：Hello World
2.5使用DeepSeek進行任務開發
2.5.1輸入參數與配置
2.5.2輸出格式與解析
2.5.3從文本生成到復雜任務
2.6使用其他任務模型
2.6.1輸入選項與配置
2.6.2輸出格式與優化
2.7開發中的考慮因素
2.7.1成本與資源限制
2.7.2安全與隱私保護
2.8DeepSeek的其他功能
2.8.1嵌入與向量化
2.8.2內容審核與過濾
2.9本章小結
第3章使用DeepSeek構建應用程序
3.1應用程序開發概述
3.1.1API密鑰管理
3.1.2數據安全與隱私保護
3.1.3前后端分離開發模式
3.2軟件架構設計原則
3.2.1模塊化與分層設計
3.2.2高可用性與容錯性設計
3.2.3性能優化與資源管理
3.3大模型驅動型應用的潛在問題
3.3.1輸入輸出的分析與優化
3.3.2提示詞注入的防范
3.4示例項目
3.4.1項目1：智能新聞生成器
3.4.2項目2：視頻內容摘要工具
3.4.3項目3：游戲攻略助手
3.5本章小結
第4章DeepSeek高級技巧
4.1提示工程
4.1.1設計高效的提示詞
4.1.2分步推理與邏輯引導
4.1.3少樣本學習與遷移學習
4.1.4提示詞優化技巧
4.2模型微調
4.2.1微調的基本概念與流程
4.2.2使用DeepSeek API進行微調
4.2.3微調的實際應用案例
4.2.4生成與微調合成數據
4.2.5微調的成本與資源管理
4.3本章小結
第5章DeepSeek插件開發與集成
5.1構建語言模型的應用開發框架
5.1.1動態提示詞與任務編排
5.1.2智能體與工具集成
5.1.3記憶機制與上下文管理
5.1.4嵌入與向量數據庫
5.2DeepSeek插件開發
5.2.1插件的基本概念與架構
5.2.2插件API與開發流程
5.2.3插件清單與配置
5.2.4基于request方法的插件開發
5.3本章小結
第6章大模型應用場景與行業實踐
6.1教育行業
6.1.1智能輔導系統
6.1.2自動化作業批改系統
6.2醫療行業
6.2.1病歷分析與診斷輔助系統
6.2.2醫學文獻摘要生成系統
6.3金融行業
6.3.1市場趨勢預測系統
6.3.2智能投資顧問與風險管理系統
6.4創意產業
6.4.1內容創作與劇本生成系統
6.4.2藝術設計與風格遷移系統
6.5本章小結
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大模型應用開發極簡入門: 基于DEEPSEEK 作者簡介
丁小晶
資深大模型AI應用技術專家與管理者，擁有超過15年的計算機及AI領域經驗、5年團隊管理經驗的技術創新與項目管理復合型人才，精通大模型技術及多語言編程，致力于AI大模型的應用和創新。
畢業于中國科學院計算技術研究所，從事高性能計算技術研究。先后在三星中國、百度等世界知名企業工作，有多年旅日工作經歷，屢獲百度榮譽并持多項專利。目前作為小度教育業務技術負責人及大模型應用專家，研究基于大模型AI教育產品創新，引領小度教育成為行業先鋒。
李文凱
丁小晶
資深大模型AI應用技術專家與管理者，擁有超過15年的計算機及AI領域經驗、5年團隊管理經驗的技術創新與項目管理復合型人才，精通大模型技術及多語言編程，致力于AI大模型的應用和創新。
畢業于中國科學院計算技術研究所，從事高性能計算技術研究。先后在三星中國、百度等世界知名企業工作，有多年旅日工作經歷，屢獲百度榮譽并持多項專利。目前作為小度教育業務技術負責人及大模型應用專家，研究基于大模型AI教育產品創新，引領小度教育成為行業先鋒。
李文凱
大模型存儲架構研發專家、MinIO AI存儲專家。曾任職千鋒教育集團總監、繽紛生活CTO、CmsTop等公司核心技術研發和管理職位，負責過某公司千萬級高并發架構的設計和實戰，參與建設了山東電視臺、參考消息等互聯網項目，以及RustFS、CmsTop、PHPCMS等知名開源項目的研發和代碼貢獻。
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