DeepSeek原理与项目实战——大模型部署、微调与应用开发——LLM deployment, fine-tuning, and real-world projects
内容简介：本书共分三部分12章。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer与注意力机制、DeepSeek-V3的核心架构与训练技术，并探讨了ScalingLaws及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于模型初步体验、开放平台与API开发、对话与补全实现，以及函数回调与缓存优化。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在类Chat客户端、智能AI助理、VSCode编程插件等多领域中的实用集成开发。
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