未來可以視為描述一個事件經過一段時間後所變化的結果，和過去相對。從時間是線性的角度來說，是時間線上將要發生的那部分，也就是說，在時空上表示尚未發生的事的那部分。
維基百科
本書基於 DeepSeek-V3，並涵蓋最新版 DeepSeek-R1 解析與應用。
結合最新研究與實戰經驗，深入解析生成式 AI 技術，內容實用、操作簡單，
讓你立即掌握 DeepSeek 真實戰力！
DeepSeek 是一種基於 Transformer 的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了 MoE 架構、混合精度訓練、分散式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理以及任務客製化能力。
本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用，並收錄最新版 DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解，帶您緊跟技術發展的脈動。
• 核心技術拆解：從混合專家模型（MoE）、FP8 混合精度訓練，到上下文管理與 API 整合，掌握大模型關鍵技術。
• 應用實例豐富：涵蓋 NLP、程式生成、數學推理、多模態輸出等，案例詳實步驟清楚，學完即可實作。
• 進階提示技巧：教您運用對話前綴、FIM 生成、JSON 輸出等技巧，引導模型高效生成精準內容。
透過深入講解與實用案例，幫助讀者理解 DeepSeek 模型從原理到開發的完整流程，
無論你是剛踏入大語言模型世界的 AI 新手，還是正著手將生成式 AI 落地專案的技術開發者，
本書都能成為你實戰導入、快速上手的最佳攻略。現在就翻開本書，讓 DeepSeek 成為你的 AI 強力助手！
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未來智慧實驗室 代晶的圖書 |
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$ 420 ～ 540 | 全面掌握DeepSeek－LLM微調、生成式AI、企業級應用開發【金石堂、博客來熱銷】
作者：未來智慧實驗室 代晶 出版社：碁峰資訊股份有限公司 出版日期：2025-05-15  共 4 筆 → 查價格、看圖書介紹
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未來
圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：全面掌握DeepSeek：LLM微調、生成式AI、企業級應用開發
內容簡介
作者介紹
作者簡介
未來智慧實驗室
未來智慧實驗室（Future Intelligence Lab）由多位頂尖大學的博士與碩士組成，專注於大模型的研發與創新，聚焦於自然語言處理、深度學習、電腦視覺及多模態學習等領域。團隊致力於推動AI技術的突破，並為企業及開發者提供全方位的技術支援，協助複雜AI專案的高效開發與應用。
代晶畢業於清華大學，其研究領域涵蓋資料探勘與自然語言處理等。曾在IBM、VMware等知名企業擔任技術工程師超過十年，擁有紮實的技術基礎與廣泛的產業經驗。近年來，專注於大模型訓練、自然語言處理與模型優化等前沿技術，擁有敏銳的產業洞察力，熱衷於分享產業新動態，向大眾提供更有價值的知識內容，幫助更多人快速掌握AI領域的前沿知識。
未來智慧實驗室
未來智慧實驗室（Future Intelligence Lab）由多位頂尖大學的博士與碩士組成，專注於大模型的研發與創新，聚焦於自然語言處理、深度學習、電腦視覺及多模態學習等領域。團隊致力於推動AI技術的突破，並為企業及開發者提供全方位的技術支援，協助複雜AI專案的高效開發與應用。
代晶畢業於清華大學，其研究領域涵蓋資料探勘與自然語言處理等。曾在IBM、VMware等知名企業擔任技術工程師超過十年，擁有紮實的技術基礎與廣泛的產業經驗。近年來，專注於大模型訓練、自然語言處理與模型優化等前沿技術，擁有敏銳的產業洞察力，熱衷於分享產業新動態，向大眾提供更有價值的知識內容，幫助更多人快速掌握AI領域的前沿知識。
目錄
【Part I 生成式 AI 的理論基礎與技術架構】
Chapter 1 Transformer 與注意力機制的核心原理
1.1 Transformer 的基本結構
1.2 注意力機制的核心原理
1.3 Transformer 的擴充與最佳化
1.4 上下文視窗
1.5 訓練成本與運算效能的平衡
1.6 本章小結
Chapter 2 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解
2.1 MoE 架構及其核心概念
2.2 FP8 混合精度訓練的優勢
2.3 DualPipe 演算法與通訊最佳化
2.4 大模型的分散式訓練
2.5 快取機制與Token 管理
2.6 DeepSeek 系列模型
2.7 本章小結
Chapter 3 基於 DeepSeek-V3 模型的開發導論
3.1 大模型應用場景
3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向
3.3 Scaling Laws 研究與實踐
3.4 模型部署與整合
3.5 開發中的常見問題與解決方案
3.6 本章小結
【Part II 生成式AI 的專業應用與 Prompt 設計】
Chapter 4 DeepSeek-V3 大模型初體驗
4.1 對話生成與語意理解能力
4.2 數學推理能力
4.3 輔助程式設計能力
4.4 本章小結
Chapter 5 DeepSeek 開放平台與 API 開發詳解
5.1 DeepSeek 開放平台簡介
5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 介面詳解
5.3 API 效能最佳化與安全策略
5.4 本章小結
Chapter 6 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發
6.1 對話生成的基本原理與實作
6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化
6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發
6.4 本章小結
Chapter 7 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解
7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用
7.2 FIM 生成模式解析
7.3 JSON 格式輸出的設計與生成邏輯
7.4 本章小結
Chapter 8 函式回呼與上下文硬碟快取
8.1 函式回呼機制與應用場景
8.2 上下文硬碟快取的基本原理
8.3 函式回呼與快取機制的結合應用
8.4 本章小結
Chapter 9 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能
9.1 程式碼相關應用
9.2 內容生成與分類
9.3 內角色扮演
9.4 文學創作
9.5 文案與宣傳
9.6 模型提示詞與翻譯專家
9.7 本章小結
【Part III 實戰與進階整合應用】
Chapter 10 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類客戶端開發
10.1 Chat 類客戶端概述及其功能特點
10.2 DeepSeek API 的配置與整合
10.3 多模型支援與切換
10.4 本章小結
Chapter 11 整合實戰 2：AI 助理開發
11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器
11.2 DeepSeek API 在 AI 助理中的配置與應用
11.3 智慧助手功能的實作與最佳化
11.4 本章小結
Chapter 12 整合實戰 3：以 VSCode 為基礎的輔助程式設計外掛開發
12.1 輔助程式設計外掛概述及其核心功能
12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeekAP
12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作
12.4 使用輔助程式設計外掛提升開發效率
12.5 本章小結
Appendix A DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解
A.1 DeepSeek-R1 整體架構解析
A.2 DeepSeek-R1 推論機制與高效運算
A.3 DeepSeek-R1 API 初步開發指南
A.4 DeepSeek-R1 在推論任務中的應用
A.5 DeepSeek-R1 的局限性與未來最佳化方向
A.6 本章小結
Chapter 1 Transformer 與注意力機制的核心原理
1.1 Transformer 的基本結構
1.2 注意力機制的核心原理
1.3 Transformer 的擴充與最佳化
1.4 上下文視窗
1.5 訓練成本與運算效能的平衡
1.6 本章小結
Chapter 2 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解
2.1 MoE 架構及其核心概念
2.2 FP8 混合精度訓練的優勢
2.3 DualPipe 演算法與通訊最佳化
2.4 大模型的分散式訓練
2.5 快取機制與Token 管理
2.6 DeepSeek 系列模型
2.7 本章小結
Chapter 3 基於 DeepSeek-V3 模型的開發導論
3.1 大模型應用場景
3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向
3.3 Scaling Laws 研究與實踐
3.4 模型部署與整合
3.5 開發中的常見問題與解決方案
3.6 本章小結
【Part II 生成式AI 的專業應用與 Prompt 設計】
Chapter 4 DeepSeek-V3 大模型初體驗
4.1 對話生成與語意理解能力
4.2 數學推理能力
4.3 輔助程式設計能力
4.4 本章小結
Chapter 5 DeepSeek 開放平台與 API 開發詳解
5.1 DeepSeek 開放平台簡介
5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 介面詳解
5.3 API 效能最佳化與安全策略
5.4 本章小結
Chapter 6 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發
6.1 對話生成的基本原理與實作
6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化
6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發
6.4 本章小結
Chapter 7 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解
7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用
7.2 FIM 生成模式解析
7.3 JSON 格式輸出的設計與生成邏輯
7.4 本章小結
Chapter 8 函式回呼與上下文硬碟快取
8.1 函式回呼機制與應用場景
8.2 上下文硬碟快取的基本原理
8.3 函式回呼與快取機制的結合應用
8.4 本章小結
Chapter 9 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能
9.1 程式碼相關應用
9.2 內容生成與分類
9.3 內角色扮演
9.4 文學創作
9.5 文案與宣傳
9.6 模型提示詞與翻譯專家
9.7 本章小結
【Part III 實戰與進階整合應用】
Chapter 10 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類客戶端開發
10.1 Chat 類客戶端概述及其功能特點
10.2 DeepSeek API 的配置與整合
10.3 多模型支援與切換
10.4 本章小結
Chapter 11 整合實戰 2：AI 助理開發
11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器
11.2 DeepSeek API 在 AI 助理中的配置與應用
11.3 智慧助手功能的實作與最佳化
11.4 本章小結
Chapter 12 整合實戰 3：以 VSCode 為基礎的輔助程式設計外掛開發
12.1 輔助程式設計外掛概述及其核心功能
12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeekAP
12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作
12.4 使用輔助程式設計外掛提升開發效率
12.5 本章小結
Appendix A DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解
A.1 DeepSeek-R1 整體架構解析
A.2 DeepSeek-R1 推論機制與高效運算
A.3 DeepSeek-R1 API 初步開發指南
A.4 DeepSeek-R1 在推論任務中的應用
A.5 DeepSeek-R1 的局限性與未來最佳化方向
A.6 本章小結
序
序
全書分為三個部分，共12章，涵蓋理論解析、技術實現與應用實務。
第一部分從理論入手，詳細解析Transformer與注意力機制、DeepSeek-V3的核心架構與訓練技術等內容，並探討Scaling Laws及其在模型優化中的應用。
第二部分聚焦於DeepSeek-V3大模型的初步體驗、開放平台與API開發、對話生成、客製化模型開發、對話前綴續寫、FIM與JSON輸出、函式回呼與快取優化，以及DeepSeek提示庫等主題，幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論與落地實務。
第三部分則透過實際案例剖析DeepSeek在Chat客戶端、智慧型AI助理、VS Code（Visual Studio Code）程式設計外掛等多領域中的整合開發，展示開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。
本書以 DeepSeek-V3 為藍本編寫，隨著DeepSeek-R1 的推出，讀者只需將書中程式碼中的model='deepseek-v3' 改為 model='deepseek-reasoner'，即可輕鬆切換至 DeepSeek-R1 版本，進而享受其更強的推理能力與效能最佳化。
全書分為三個部分，共12章，涵蓋理論解析、技術實現與應用實務。
第一部分從理論入手，詳細解析Transformer與注意力機制、DeepSeek-V3的核心架構與訓練技術等內容，並探討Scaling Laws及其在模型優化中的應用。
第二部分聚焦於DeepSeek-V3大模型的初步體驗、開放平台與API開發、對話生成、客製化模型開發、對話前綴續寫、FIM與JSON輸出、函式回呼與快取優化，以及DeepSeek提示庫等主題，幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論與落地實務。
第三部分則透過實際案例剖析DeepSeek在Chat客戶端、智慧型AI助理、VS Code（Visual Studio Code）程式設計外掛等多領域中的整合開發，展示開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。
本書以 DeepSeek-V3 為藍本編寫，隨著DeepSeek-R1 的推出，讀者只需將書中程式碼中的model='deepseek-v3' 改為 model='deepseek-reasoner'，即可輕鬆切換至 DeepSeek-R1 版本，進而享受其更強的推理能力與效能最佳化。
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