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• 200 1_ |a DeepSeek原理与项目实战 |9 DeepSeek yuan li yu xiang mu shi zhan |b 专著 |e 大模型部署、微调与应用开发 |d DeepSeek in action |e LLM deployment, fine-tuning, and real-world projects |f 未来智能实验室，代晶编著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2025

• 215 __ |a 310页 |c 图 |d 24cm |e 1手册(30页;19cm)

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a DeepSeek in action |e LLM deployment, fine-tuning, and real-world projects |z eng

• 517 1_ |a 大模型部署、微调与应用开发 |9 da mo xing bu shu 、 wei tiao yu ying yong kai fa

• 606 0_ |a 人工智能

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 代晶 |9 dai jing |4 编著

• 711 02 |a 未来智能实验室 |9 wei lai zhi neng shi yan shi |4 编著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20251213

• 905 __ |a GDPTC |d TP18/750