DeepSeek-V3原理与项目实战，12章从Transformer架构讲到API开发和VS Code插件落地

DeepSeek 是基于 Transformer 架构的生成式 AI 大模型，融合了 MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等技术，文本生成、多模态处理和任务定制化能力都比较强。《DeepSeek原理与项目实战》系统性地介绍了开源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术，以及这些技术在实际开发中怎么落地

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全书结构

全书共 12 章，分三部分，涵盖理论解析、技术实现和应用实践

第一部分：理论与架构

从理论入手，详细解析 Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术，并探讨 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用

第二部分：开发与落地

聚焦大模型初步体验、开放平台与 API 开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮读者掌握关键技术的基础理论和落地实践

第三部分：场景集成

通过实际案例剖析 DeepSeek 在 Chat 类客户端、智能 AI 助理、VS Code 编程插件等领域的集成开发，展示开源大模型技术在工业与商业场景中的应用

适合谁读

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用到实际场景的 AI 技术爱好者和高校师生

全书用深度讲解加实用案例的方式，帮读者理清 DeepSeek 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

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