全面掌握DeepSeek：LLM微調、生成式AI、企業級應用開發

【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

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。