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DeepSeek原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：大模型部署、微調(diào)與應(yīng)用開發(fā)
未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)室 代晶編著 著
更新時(shí)間：2025-03-19 16:35:29
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彩圖
DeepSeek是一種基于Transformer架構(gòu)的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構(gòu)、混合精度訓(xùn)練、分布式優(yōu)化等先進(jìn)技術(shù)，具備強(qiáng)大的文本生成、多模態(tài)處理和任務(wù)定制化能力。本書系統(tǒng)性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術(shù)及其在實(shí)際開發(fā)中的深度應(yīng)用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用實(shí)踐。本書通過深度講解與實(shí)用案例相結(jié)合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發(fā)的完整流程，學(xué)習(xí)新技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法與優(yōu)化策略，全面提升在大模型領(lǐng)域的理論素養(yǎng)與開發(fā)能力。
最新章節(jié)
- 彩圖
- 12.5 本章小結(jié)
- 12.4.8 智能化代碼質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化建議生成
- 12.4.7 深度整合開發(fā)環(huán)境的智能化調(diào)試工具
- 12.4.6 多語(yǔ)言支持的智能化代碼生成
- 12.4.5 大型項(xiàng)目的代碼維護(hù)
品牌：人郵圖書
上架時(shí)間：2025-03-19 15:22:27
出版社：人民郵電出版社
本書數(shù)字版權(quán)由人郵圖書提供，并由其授權(quán)上海閱文信息技術(shù)有限公司制作發(fā)行
- 彩圖 更新時(shí)間：2025-03-19 16:35:29
- 12.5 本章小結(jié)
- 12.4.8 智能化代碼質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化建議生成
- 12.4.7 深度整合開發(fā)環(huán)境的智能化調(diào)試工具
- 12.4.6 多語(yǔ)言支持的智能化代碼生成
- 12.4.5 大型項(xiàng)目的代碼維護(hù)
- 12.4.4 DeepSeek賦能項(xiàng)目構(gòu)建與管理
- 12.4.3 快速生成大型項(xiàng)目文檔注釋
- 12.4.2 自動(dòng)化腳本生成
- 12.4.1 快速錯(cuò)誤定位與修復(fù)的工具整合
- 12.4 使用輔助編程插件提升開發(fā)效率
- 12.3.2 個(gè)性化建議與靈活的開發(fā)模式配置
- 12.3.1 深度語(yǔ)義理解下的代碼補(bǔ)全機(jī)制
- 12.3 代碼自動(dòng)補(bǔ)全與智能建議的實(shí)現(xiàn)
- 12.2.2 高效管理API調(diào)用的緩存
- 12.2.1 在插件中調(diào)用API的流程
- 12.2 在VS Code中集成DeepSeek API
- 12.1.2 針對(duì)開發(fā)者的實(shí)用功能解析
- 12.1.1 輔助編程插件的功能定位
- 12.1 輔助編程插件概述及其核心功能
- 第12章 集成實(shí)戰(zhàn)3：基于VS Code的輔助編程插件開發(fā)
- 11.4 本章小結(jié)
- 11.3.2 持續(xù)學(xué)習(xí)與上下文理解的增強(qiáng)技術(shù)
- 11.3.1 提升問答準(zhǔn)確率的優(yōu)化策略
- 11.3 智能助理功能的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
- 11.2.2 語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理的綜合應(yīng)用
- 11.2.1 AI助理與DeepSeek的API適配流程
- 11.2 DeepSeek API在AI助理中的配置與應(yīng)用
- 11.1.2 AI助理的商業(yè)化應(yīng)用
- 11.1.1 AI助理的核心功能解讀
- 11.1 AI助理：AI時(shí)代的啟動(dòng)器
- 第11章 集成實(shí)戰(zhàn)2：AI助理開發(fā)
- 10.4 本章小結(jié)
- 10.3.3 完整代碼及系統(tǒng)測(cè)試
- 10.3.2 不同任務(wù)場(chǎng)景下的模型選擇策略
- 10.3.1 支持多模型切換的架構(gòu)設(shè)計(jì)
- 10.3 多模型支持與切換
- 10.2.3 Chat類客戶端 API集成實(shí)現(xiàn)
- 10.2.2 常見接口調(diào)用
- 10.2.1 API密鑰的獲取與配置
- 10.2 DeepSeek API的配置與集成
- 10.1.2 常見應(yīng)用場(chǎng)景解析
- 10.1.1 Chat的核心設(shè)計(jì)理念
- 10.1 Chat類客戶端概述及其功能特點(diǎn)
- 第10章 集成實(shí)戰(zhàn)1：基于LLM的Chat類客戶端開發(fā)
- 第三部分 實(shí)戰(zhàn)與高級(jí)集成應(yīng)用
- 9.7 本章小結(jié)
- 9.6.2 翻譯專家
- 9.6.1 模型提示詞生成
- 9.6 模型提示詞與翻譯專家
- 9.5.2 宣傳標(biāo)語(yǔ)生成
- 9.5.1 文案大綱生成
- 9.5 文案與宣傳
- 9.4.2 詩(shī)歌創(chuàng)作
- 9.4.1 散文寫作
- 9.4 文學(xué)創(chuàng)作
- 9.3.2 角色扮演（情景續(xù)寫）
- 9.3.1 角色扮演（自定義人設(shè)）
- 9.3 角色扮演
- 9.2.2 結(jié)構(gòu)化輸出
- 9.2.1 內(nèi)容分類
- 9.2 內(nèi)容生成與分類
- 9.1.3 代碼生成
- 9.1.2 代碼注釋
- 9.1.1 代碼改寫
- 9.1 代碼相關(guān)應(yīng)用
- 第9章 DeepSeek提示庫(kù)：探索Prompt的更多可能
- 8.4 本章小結(jié)
- 8.3.3 綜合案例3：智能電站管理系統(tǒng)的DeepSeek集成與優(yōu)化
- 8.3.2 高效緩存與回調(diào)組合的性能提升案例分析
- 8.3.1 基于上下文的智能緩存調(diào)用設(shè)計(jì)
- 8.3 函數(shù)回調(diào)與緩存機(jī)制的結(jié)合應(yīng)用
- 8.2.2 硬盤緩存實(shí)現(xiàn)
- 8.2.1 緩存命中與未命中的影響分析
- 8.2 上下文硬盤緩存的基本原理
- 8.1.2 DeepSeek回調(diào)優(yōu)化技巧
- 8.1.1 回調(diào)函數(shù)原理及其設(shè)計(jì)原則
- 8.1 函數(shù)回調(diào)機(jī)制與應(yīng)用場(chǎng)景
- 第8章 函數(shù)回調(diào)與上下文硬盤緩存
- 7.4 本章小結(jié)
- 7.3.3 綜合案例2：基于DeepSeek模型的多輪對(duì)話與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成
- 7.3.2 JSON輸出在實(shí)際開發(fā)中的應(yīng)用
- 7.3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成的模型實(shí)現(xiàn)
- 7.3 JSON格式輸出的設(shè)計(jì)與生成邏輯
- 7.2.2 DeepSeek對(duì)FIM任務(wù)的優(yōu)化
- 7.2.1 FIM任務(wù)定義與生成流程
- 7.2 FIM生成模式解析
- 7.1.2 多樣化續(xù)寫風(fēng)格的控制與實(shí)現(xiàn)
- 7.1.1 前綴建模的設(shè)計(jì)邏輯與實(shí)現(xiàn)方案
- 7.1 對(duì)話前綴續(xù)寫的技術(shù)原理與應(yīng)用
- 第7章 對(duì)話前綴續(xù)寫、FIM與JSON輸出開發(fā)詳解
- 6.4 本章小結(jié)
- 6.3.3 綜合案例1：基于DeepSeek-V3模型的代碼生成與任務(wù)特化
- 6.3.2 定制化對(duì)話與補(bǔ)全模型的案例解析
- 6.3.1 模型微調(diào)與任務(wù)特化技術(shù)
- 6.3 基于DeepSeek的定制化模型開發(fā)
- 6.2.2 深度補(bǔ)全功能的性能優(yōu)化
- 6.2.1 模型對(duì)編程語(yǔ)言的適配策略
- 6.2 代碼補(bǔ)全的實(shí)現(xiàn)邏輯與優(yōu)化
- 6.1.2 自然語(yǔ)言交互中的上下文管理
- 6.1.1 對(duì)話模型的輸入輸出設(shè)計(jì)
- 6.1 對(duì)話生成的基本原理與實(shí)現(xiàn)
- 第6章 對(duì)話生成、代碼補(bǔ)全與定制化模型開發(fā)
- 5.4 本章小結(jié)
- 5.3.2 數(shù)據(jù)保護(hù)與調(diào)用權(quán)限管理
- 5.3.1 降低延遲的性能優(yōu)化技巧
- 5.3 API性能優(yōu)化與安全策略
- 5.2.2 常用接口的功能解析與示例
- 5.2.1 API調(diào)用的認(rèn)證機(jī)制與請(qǐng)求結(jié)構(gòu)
- 5.2 DeepSeek API的基礎(chǔ)操作與API接口詳解
- 5.1.2 開放生態(tài)中的關(guān)鍵角色與協(xié)作
- 5.1.1 平臺(tái)核心模塊與服務(wù)概述
- 5.1 DeepSeek開放平臺(tái)簡(jiǎn)介
- 第5章 DeepSeek開放平臺(tái)與API開發(fā)詳解
- 4.4 本章小結(jié)
- 4.3.2 軟件開發(fā)
- 4.3.1 輔助算法開發(fā)
- 4.3 輔助編程能力
- 4.2.2 復(fù)雜難題理解與推理
- 4.2.1 常規(guī)數(shù)學(xué)題目評(píng)估
- 4.2 數(shù)學(xué)推理能力
- 4.1.2 上下文交互
- 4.1.1 單輪對(duì)話與多輪對(duì)話
- 4.1 對(duì)話生成與語(yǔ)義理解能力
- 第4章 DeepSeek-V3大模型初體驗(yàn)
- 第二部分 生成式AI的專業(yè)應(yīng)用與Prompt設(shè)計(jì)
- 3.6 本章小結(jié)
- 3.5.3 關(guān)于DeepSeek-V3特定問題的應(yīng)對(duì)技巧
- 3.5.2 模型偏差與穩(wěn)健性問題
- 3.5.1 輸入設(shè)計(jì)與生成控制
- 3.5 開發(fā)中的常見問題與解決方案
- 3.4.3 性能優(yōu)化策略
- 3.4.2 本地化部署
- 3.4.1 API調(diào)用與實(shí)時(shí)生成
- 3.4 模型部署與集成
- 3.3.2 小模型上的Scaling Laws實(shí)驗(yàn)結(jié)果
- 3.3.1 模型規(guī)模與性能的關(guān)系
- 3.3 Scaling Laws研究與實(shí)踐
- 3.2.3 代碼與數(shù)學(xué)任務(wù)的應(yīng)用探索
- 3.2.2 多語(yǔ)言編程能力（基于Aider測(cè)評(píng)案例）
- 3.2.1 在不同領(lǐng)域的實(shí)際表現(xiàn)
- 3.2 DeepSeek-V3的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用方向
- 3.1.3 多語(yǔ)言編程與代碼生成
- 3.1.2 問答系統(tǒng)與對(duì)話生成
- 3.1.1 文本生成與摘要
- 3.1 大模型應(yīng)用場(chǎng)景
- 第3章 基于DeepSeek-V3模型的開發(fā)導(dǎo)論
- 2.7 本章小結(jié)
- 2.6.7 DeepSeek-V3
- 2.6.6 DeepSeek-Coder-V2
- 2.6.5 DeepSeek-V2
- 2.6.4 DeepSeek-VL
- 2.6.3 DeepSeek-Math
- 2.6.2 DeepSeek-Coder
- 2.6.1 DeepSeek LLM
- 2.6 DeepSeek系列模型
- 2.5.3 DeepSeek-V3的高效緩存機(jī)制
- 2.5.2 Token的定義與編碼過程
- 2.5.1 緩存命中與未命中的基本概念
- 2.5 緩存機(jī)制與Token
- 2.4.5 多Token預(yù)測(cè)策略
- 2.4.4 無(wú)輔助損失的負(fù)載均衡策略
- 2.4.3 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度器的設(shè)計(jì)與優(yōu)化
- 2.4.2 DeepSeek-V3的分布式訓(xùn)練架構(gòu)
- 2.4.1 數(shù)據(jù)并行與模型并行的權(quán)衡
- 2.4 大模型的分布式訓(xùn)練
- 2.3.3 InfiniBand與NVLink的帶寬優(yōu)化
- 2.3.2 All-to-All跨節(jié)點(diǎn)通信機(jī)制
- 2.3.1 DualPipe（雙管道)算法
- 2.3 DualPipe算法與通信優(yōu)化
- 2.2.3 基于FP8的DeepSeek-V3性能提升策略
- 2.2.2 FP8在大模型訓(xùn)練中的應(yīng)用
- 2.2.1 混合精度計(jì)算的基本原理
- 2.2 FP8混合精度訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)
- 2.1.3 基于MoE的DeepSeek-V3架構(gòu)設(shè)計(jì)
- 2.1.2 Sigmoid路由的工作機(jī)制
- 2.1.1 混合專家（MoE）簡(jiǎn)介
- 2.1 MoE架構(gòu)及其核心概念
- 第2章 DeepSeek-V3核心架構(gòu)及其訓(xùn)練技術(shù)詳解
- 1.6 本章小結(jié)
- 1.5.3 DeepSeek-V3如何降低訓(xùn)練成本
- 1.5.2 GPU計(jì)算架構(gòu)在Transformer中的應(yīng)用
- 1.5.1 參數(shù)量與計(jì)算需求的增長(zhǎng)趨勢(shì)
- 1.5 訓(xùn)練成本與計(jì)算效率的平衡
- 1.4.3 DeepSeek-V3在上下文窗口方面的優(yōu)化
- 1.4.2 內(nèi)存與計(jì)算復(fù)雜度的平衡
- 1.4.1 上下文窗口擴(kuò)展
- 1.4 上下文窗口
- 1.3.3 多樣化位置編碼
- 1.3.2 長(zhǎng)距離注意力機(jī)制與稀疏注意力機(jī)制
- 1.3.1 動(dòng)態(tài)注意力的實(shí)現(xiàn)
- 1.3 Transformer的擴(kuò)展與優(yōu)化
- 1.2.3 注意力矩陣的稀疏性與加速優(yōu)化
- 1.2.2 Softmax歸一化原理
- 1.2.1 點(diǎn)積注意力與加性注意力的對(duì)比
- 1.2 注意力機(jī)制的核心原理
- 1.1.3 殘差連接與層歸一化
- 1.1.2 自注意力機(jī)制與多頭注意力機(jī)制
- 1.1.1 Encoder-Decoder架構(gòu)
- 1.1 Transformer的基本結(jié)構(gòu)
- 第1章 Transformer與注意力機(jī)制的核心原理
- 第一部分 生成式AI的理論基礎(chǔ)與技術(shù)架構(gòu)
- 前言
- 作者簡(jiǎn)介
- 內(nèi)容提要
- 版權(quán)
- 版權(quán)信息
- 封面
- 封面
- 版權(quán)信息
- 版權(quán)
- 內(nèi)容提要
- 作者簡(jiǎn)介
- 前言
- 第一部分 生成式AI的理論基礎(chǔ)與技術(shù)架構(gòu)
- 第1章 Transformer與注意力機(jī)制的核心原理
- 1.1 Transformer的基本結(jié)構(gòu)
- 1.1.1 Encoder-Decoder架構(gòu)
- 1.1.2 自注意力機(jī)制與多頭注意力機(jī)制
- 1.1.3 殘差連接與層歸一化
- 1.2 注意力機(jī)制的核心原理
- 1.2.1 點(diǎn)積注意力與加性注意力的對(duì)比
- 1.2.2 Softmax歸一化原理
- 1.2.3 注意力矩陣的稀疏性與加速優(yōu)化
- 1.3 Transformer的擴(kuò)展與優(yōu)化
- 1.3.1 動(dòng)態(tài)注意力的實(shí)現(xiàn)
- 1.3.2 長(zhǎng)距離注意力機(jī)制與稀疏注意力機(jī)制
- 1.3.3 多樣化位置編碼
- 1.4 上下文窗口
- 1.4.1 上下文窗口擴(kuò)展
- 1.4.2 內(nèi)存與計(jì)算復(fù)雜度的平衡
- 1.4.3 DeepSeek-V3在上下文窗口方面的優(yōu)化
- 1.5 訓(xùn)練成本與計(jì)算效率的平衡
- 1.5.1 參數(shù)量與計(jì)算需求的增長(zhǎng)趨勢(shì)
- 1.5.2 GPU計(jì)算架構(gòu)在Transformer中的應(yīng)用
- 1.5.3 DeepSeek-V3如何降低訓(xùn)練成本
- 1.6 本章小結(jié)
- 第2章 DeepSeek-V3核心架構(gòu)及其訓(xùn)練技術(shù)詳解
- 2.1 MoE架構(gòu)及其核心概念
- 2.1.1 混合專家（MoE）簡(jiǎn)介
- 2.1.2 Sigmoid路由的工作機(jī)制
- 2.1.3 基于MoE的DeepSeek-V3架構(gòu)設(shè)計(jì)
- 2.2 FP8混合精度訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)
- 2.2.1 混合精度計(jì)算的基本原理
- 2.2.2 FP8在大模型訓(xùn)練中的應(yīng)用
- 2.2.3 基于FP8的DeepSeek-V3性能提升策略
- 2.3 DualPipe算法與通信優(yōu)化
- 2.3.1 DualPipe（雙管道)算法
- 2.3.2 All-to-All跨節(jié)點(diǎn)通信機(jī)制
- 2.3.3 InfiniBand與NVLink的帶寬優(yōu)化
- 2.4 大模型的分布式訓(xùn)練
- 2.4.1 數(shù)據(jù)并行與模型并行的權(quán)衡
- 2.4.2 DeepSeek-V3的分布式訓(xùn)練架構(gòu)
- 2.4.3 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度器的設(shè)計(jì)與優(yōu)化
- 2.4.4 無(wú)輔助損失的負(fù)載均衡策略
- 2.4.5 多Token預(yù)測(cè)策略
- 2.5 緩存機(jī)制與Token
- 2.5.1 緩存命中與未命中的基本概念
- 2.5.2 Token的定義與編碼過程
- 2.5.3 DeepSeek-V3的高效緩存機(jī)制
- 2.6 DeepSeek系列模型
- 2.6.1 DeepSeek LLM
- 2.6.2 DeepSeek-Coder
- 2.6.3 DeepSeek-Math
- 2.6.4 DeepSeek-VL
- 2.6.5 DeepSeek-V2
- 2.6.6 DeepSeek-Coder-V2
- 2.6.7 DeepSeek-V3
- 2.7 本章小結(jié)
- 第3章 基于DeepSeek-V3模型的開發(fā)導(dǎo)論
- 3.1 大模型應(yīng)用場(chǎng)景
- 3.1.1 文本生成與摘要
- 3.1.2 問答系統(tǒng)與對(duì)話生成
- 3.1.3 多語(yǔ)言編程與代碼生成
- 3.2 DeepSeek-V3的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用方向
- 3.2.1 在不同領(lǐng)域的實(shí)際表現(xiàn)
- 3.2.2 多語(yǔ)言編程能力（基于Aider測(cè)評(píng)案例）
- 3.2.3 代碼與數(shù)學(xué)任務(wù)的應(yīng)用探索
- 3.3 Scaling Laws研究與實(shí)踐
- 3.3.1 模型規(guī)模與性能的關(guān)系
- 3.3.2 小模型上的Scaling Laws實(shí)驗(yàn)結(jié)果
- 3.4 模型部署與集成
- 3.4.1 API調(diào)用與實(shí)時(shí)生成
- 3.4.2 本地化部署
- 3.4.3 性能優(yōu)化策略
- 3.5 開發(fā)中的常見問題與解決方案
- 3.5.1 輸入設(shè)計(jì)與生成控制
- 3.5.2 模型偏差與穩(wěn)健性問題
- 3.5.3 關(guān)于DeepSeek-V3特定問題的應(yīng)對(duì)技巧
- 3.6 本章小結(jié)
- 第二部分 生成式AI的專業(yè)應(yīng)用與Prompt設(shè)計(jì)
- 第4章 DeepSeek-V3大模型初體驗(yàn)
- 4.1 對(duì)話生成與語(yǔ)義理解能力
- 4.1.1 單輪對(duì)話與多輪對(duì)話
- 4.1.2 上下文交互
- 4.2 數(shù)學(xué)推理能力
- 4.2.1 常規(guī)數(shù)學(xué)題目評(píng)估
- 4.2.2 復(fù)雜難題理解與推理
- 4.3 輔助編程能力
- 4.3.1 輔助算法開發(fā)
- 4.3.2 軟件開發(fā)
- 4.4 本章小結(jié)
- 第5章 DeepSeek開放平臺(tái)與API開發(fā)詳解
- 5.1 DeepSeek開放平臺(tái)簡(jiǎn)介
- 5.1.1 平臺(tái)核心模塊與服務(wù)概述
- 5.1.2 開放生態(tài)中的關(guān)鍵角色與協(xié)作
- 5.2 DeepSeek API的基礎(chǔ)操作與API接口詳解
- 5.2.1 API調(diào)用的認(rèn)證機(jī)制與請(qǐng)求結(jié)構(gòu)
- 5.2.2 常用接口的功能解析與示例
- 5.3 API性能優(yōu)化與安全策略
- 5.3.1 降低延遲的性能優(yōu)化技巧
- 5.3.2 數(shù)據(jù)保護(hù)與調(diào)用權(quán)限管理
- 5.4 本章小結(jié)
- 第6章 對(duì)話生成、代碼補(bǔ)全與定制化模型開發(fā)
- 6.1 對(duì)話生成的基本原理與實(shí)現(xiàn)
- 6.1.1 對(duì)話模型的輸入輸出設(shè)計(jì)
- 6.1.2 自然語(yǔ)言交互中的上下文管理
- 6.2 代碼補(bǔ)全的實(shí)現(xiàn)邏輯與優(yōu)化
- 6.2.1 模型對(duì)編程語(yǔ)言的適配策略
- 6.2.2 深度補(bǔ)全功能的性能優(yōu)化
- 6.3 基于DeepSeek的定制化模型開發(fā)
- 6.3.1 模型微調(diào)與任務(wù)特化技術(shù)
- 6.3.2 定制化對(duì)話與補(bǔ)全模型的案例解析
- 6.3.3 綜合案例1：基于DeepSeek-V3模型的代碼生成與任務(wù)特化
- 6.4 本章小結(jié)
- 第7章 對(duì)話前綴續(xù)寫、FIM與JSON輸出開發(fā)詳解
- 7.1 對(duì)話前綴續(xù)寫的技術(shù)原理與應(yīng)用
- 7.1.1 前綴建模的設(shè)計(jì)邏輯與實(shí)現(xiàn)方案
- 7.1.2 多樣化續(xù)寫風(fēng)格的控制與實(shí)現(xiàn)
- 7.2 FIM生成模式解析
- 7.2.1 FIM任務(wù)定義與生成流程
- 7.2.2 DeepSeek對(duì)FIM任務(wù)的優(yōu)化
- 7.3 JSON格式輸出的設(shè)計(jì)與生成邏輯
- 7.3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成的模型實(shí)現(xiàn)
- 7.3.2 JSON輸出在實(shí)際開發(fā)中的應(yīng)用
- 7.3.3 綜合案例2：基于DeepSeek模型的多輪對(duì)話與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成
- 7.4 本章小結(jié)
- 第8章 函數(shù)回調(diào)與上下文硬盤緩存
- 8.1 函數(shù)回調(diào)機(jī)制與應(yīng)用場(chǎng)景
- 8.1.1 回調(diào)函數(shù)原理及其設(shè)計(jì)原則
- 8.1.2 DeepSeek回調(diào)優(yōu)化技巧
- 8.2 上下文硬盤緩存的基本原理
- 8.2.1 緩存命中與未命中的影響分析
- 8.2.2 硬盤緩存實(shí)現(xiàn)
- 8.3 函數(shù)回調(diào)與緩存機(jī)制的結(jié)合應(yīng)用
- 8.3.1 基于上下文的智能緩存調(diào)用設(shè)計(jì)
- 8.3.2 高效緩存與回調(diào)組合的性能提升案例分析
- 8.3.3 綜合案例3：智能電站管理系統(tǒng)的DeepSeek集成與優(yōu)化
- 8.4 本章小結(jié)
- 第9章 DeepSeek提示庫(kù)：探索Prompt的更多可能
- 9.1 代碼相關(guān)應(yīng)用
- 9.1.1 代碼改寫
- 9.1.2 代碼注釋
- 9.1.3 代碼生成
- 9.2 內(nèi)容生成與分類
- 9.2.1 內(nèi)容分類
- 9.2.2 結(jié)構(gòu)化輸出
- 9.3 角色扮演
- 9.3.1 角色扮演（自定義人設(shè)）
- 9.3.2 角色扮演（情景續(xù)寫）
- 9.4 文學(xué)創(chuàng)作
- 9.4.1 散文寫作
- 9.4.2 詩(shī)歌創(chuàng)作
- 9.5 文案與宣傳
- 9.5.1 文案大綱生成
- 9.5.2 宣傳標(biāo)語(yǔ)生成
- 9.6 模型提示詞與翻譯專家
- 9.6.1 模型提示詞生成
- 9.6.2 翻譯專家
- 9.7 本章小結(jié)
- 第三部分 實(shí)戰(zhàn)與高級(jí)集成應(yīng)用
- 第10章 集成實(shí)戰(zhàn)1：基于LLM的Chat類客戶端開發(fā)
- 10.1 Chat類客戶端概述及其功能特點(diǎn)
- 10.1.1 Chat的核心設(shè)計(jì)理念
- 10.1.2 常見應(yīng)用場(chǎng)景解析
- 10.2 DeepSeek API的配置與集成
- 10.2.1 API密鑰的獲取與配置
- 10.2.2 常見接口調(diào)用
- 10.2.3 Chat類客戶端 API集成實(shí)現(xiàn)
- 10.3 多模型支持與切換
- 10.3.1 支持多模型切換的架構(gòu)設(shè)計(jì)
- 10.3.2 不同任務(wù)場(chǎng)景下的模型選擇策略
- 10.3.3 完整代碼及系統(tǒng)測(cè)試
- 10.4 本章小結(jié)
- 第11章 集成實(shí)戰(zhàn)2：AI助理開發(fā)
- 11.1 AI助理：AI時(shí)代的啟動(dòng)器
- 11.1.1 AI助理的核心功能解讀
- 11.1.2 AI助理的商業(yè)化應(yīng)用
- 11.2 DeepSeek API在AI助理中的配置與應(yīng)用
- 11.2.1 AI助理與DeepSeek的API適配流程
- 11.2.2 語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理的綜合應(yīng)用
- 11.3 智能助理功能的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
- 11.3.1 提升問答準(zhǔn)確率的優(yōu)化策略
- 11.3.2 持續(xù)學(xué)習(xí)與上下文理解的增強(qiáng)技術(shù)
- 11.4 本章小結(jié)
- 第12章 集成實(shí)戰(zhàn)3：基于VS Code的輔助編程插件開發(fā)
- 12.1 輔助編程插件概述及其核心功能
- 12.1.1 輔助編程插件的功能定位
- 12.1.2 針對(duì)開發(fā)者的實(shí)用功能解析
- 12.2 在VS Code中集成DeepSeek API
- 12.2.1 在插件中調(diào)用API的流程
- 12.2.2 高效管理API調(diào)用的緩存
- 12.3 代碼自動(dòng)補(bǔ)全與智能建議的實(shí)現(xiàn)
- 12.3.1 深度語(yǔ)義理解下的代碼補(bǔ)全機(jī)制
- 12.3.2 個(gè)性化建議與靈活的開發(fā)模式配置
- 12.4 使用輔助編程插件提升開發(fā)效率
- 12.4.1 快速錯(cuò)誤定位與修復(fù)的工具整合
- 12.4.2 自動(dòng)化腳本生成
- 12.4.3 快速生成大型項(xiàng)目文檔注釋
- 12.4.4 DeepSeek賦能項(xiàng)目構(gòu)建與管理
- 12.4.5 大型項(xiàng)目的代碼維護(hù)
- 12.4.6 多語(yǔ)言支持的智能化代碼生成
- 12.4.7 深度整合開發(fā)環(huán)境的智能化調(diào)試工具
- 12.4.8 智能化代碼質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化建議生成
- 12.5 本章小結(jié)
- 彩圖 更新時(shí)間：2025-03-19 16:35:29
