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  • DeepSeek AI大模型开发全流程:部署.微调.开发

    课程介绍

     

    适合人群:

    AI 开发者:希望深入理解大模型架构,并进行模型微调与应用开发。 自然语言处理(NLP)研究人员;产品经理 & AI 工程师。

    你将会学到:

    大模型的部署、微调与应用开发

    课程简介:

    课程概述

    本课程将系统讲解DeepSeek 大模型 及其核心技术,涵盖 Transformer 与注意力机制的基础原理,到 DeepSeek 架构、训练方法,再到基于 DeepSeek 进行实际应用开发。课程将结合 实战案例,帮助学员掌握 LLM 在对话、补全、代码编写、函数回调等多种应用场景中的开发方法,并深入探索 DeepSeek R1 版本的本地部署与 API 使用。

    适合人群

    • AI 开发者:希望深入理解大模型架构,并进行模型微调与应用开发。
    • 自然语言处理(NLP)研究人员:关注大模型技术,探索 Prompt 设计、对话增强等前沿应用。
    • 产品经理 & AI 工程师:希望快速上手 DeepSeek 模型,在应用场景中高效集成 AI 能力。
    • 编程爱好者:对 LLM 感兴趣,想学习如何开发基于大模型的智能应用。

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    课程目录

    第1章 Transformer 与 DeepSeek 体系核心原理

    1-1 Transformer 与注意力机制核心原理
    1-2 DeepSeek 核心架构及其训练技术详解
    1-3 基于 DeepSeek 大模型的开发导论

    第2章 DeepSeek 模型开发与 API 使用

    2-1 DeepSeek 模型初体验
    2-2 DeepSeek 开放平台与 API 开发详解
    2-3 对话、补全与模型开发详解
    2-4 对话前缀续写、FIM 与 JSON 输出开发详解
    2-5 函数回调与上下文硬盘缓存

    第3章 Prompt 设计与 AI 应用开发

    3-1 DeepSeek 提示库:探索 Prompt 的更多可能 上
    3-2 DeepSeek 提示库:探索 Prompt 的更多可能 下

    第4章 DeepSeek 实战开发案例

    4-1 集成实战 1:基于 LLM 的 Chat 类客户端开发
    4-2 集成实战 2:AI 智能助理开发
    4-3 集成实战 3:基于 VS Code 的辅助编程插件开发

    第5章 DeepSeek R1 版本深度解析

    5-1 DeepSeek R1 简介
    5-2 DeepSeek R1 本地部署
    5-3 DeepSeek R1 API 调用


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