DEEPSEEK大模型应用开发：从提示工程到智能体实践

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DEEPSEEK大模型应用开发：从提示工程到智能体实践

作者:贾泽豪,刘衍琦,迟殿委编著编

定价:79.8

出版社:人民邮电出版社

出版日期:2026年03月01日

页数:262

装帧:平装

ISBN:9787115686602

本书围绕“DeepSeek的核心技术、工具链、系统集成方法及行业解决方案”展开，通过技术解析（What）、工程方法（How）、行业价值（Why）的三层逻辑，为读者构建从底层原理到产业级落地的完整知识体系；本书深入剖析DeepSeek模型原理，揭示大模型在参数高效化和推理智能化上的实现路径，提供全链路开发指南；内容覆盖官方API调用、硅基流动框架集成、私有化部署实战（Ollama工具链、模型量化调优）等关键技术，以及Prompt工程范式设计，帮助开发者应对算力成本控制和资源管理中的核心挑战。

●第1章DeepSeek技术体系解析
1.1DeepSeek的架构设计
1.1.1输入与输出
1.1.2后处理
1.2DeepSeek-V3
1.2.1MoE架构
1.2.2多token预测
1.3DeepSeek-R1
1.3.1思维链
1.3.2知识蒸馏
第2章DeepSeek本地部署
2.1什么是本地部署
2.1.1为什么要本地部署
2.1.2本地部署的注意事项
2.2私有化部署方案
2.2.1Ollama部署
2.2.2代码部署
2.3GPU集群部署
2.4性能调优实战
2.4.1硬件需求评估
2.4.2模型量化
第3章提示工程
3.1什么是提示工程
3.2系统提示词
3.2.1系统提示词的作用
3.2.2系统提示词的设计方法
……

内容介绍

本书围绕DeepSeek技术体系展开，首先系统解析DeepSeek架构设计、DeepSeek-V3模型的MoE架构与多token预测、DeepSeek-R1模型的思维链与知识蒸馏等核心机制，夯实读者的理论基础。然后详细介绍DeepSeek本地部署、提示工程、插件集成与私有知识库构建等关键环节，并深入讲解智能体创建、RAG实现、模型微调等高级应用。接着通过多个行业案例，覆盖教育、电商、客服等场景，帮助读者实现从工具掌握到应用落地的全面提升。最后展望多模态融合、端侧AI与工具调用能力增强等前沿趋势。
本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的教材，也可供自学AI编程的读者参考。

贾泽豪,刘衍琦,迟殿委编著编

贾泽豪为“根根AI”公众号主理人，长期专注于人工智能计算机视觉开发与大模型技术开发，主要研究领域包括机器学习、计算机视觉、序列预测、大模型技术等。参与多项图书编著工作；参与多个人工智能科研项目，发表数篇人工智能领域学术论文；荣获4项人工智能领域重量奖项；发表软件著作权两项。CSDN人工智能领域新星创作者，全网文章阅读量100w+。