Ebook Deepseek in Action - LLM Deployment, Fine-tuning & Application [Ấn Bản Lần 1, Tháng 11/2025] [PDF, EPUB] [9165E]
Từ những khái niệm nền tảng đến các triển khai nâng cao, cuốn sách này khám phá sâu sắc mô hình DeepSeek-V3, tập trung vào kiến trúc dựa trên Transformer, các cải tiến công nghệ và ứng dụng của mô hình này.
Cuốn sách mở đầu bằng việc xem xét kỹ lưỡng các nền tảng lý thuyết, bao gồm self-attention, positional encoding, Mixture of Experts mechanism và các chiến lược distributed training. Sau đó, cuốn sách khám phá những tiến bộ kỹ thuật của DeepSeek-V3, bao gồm sparse attention mechanism, FP8 mixed-precision training và hierarchical load balancing, giúp tối ưu hóa memory và energy efficiency. Thông qua các case study và các kỹ thuật tích hợp API, các khả năng high-performance của mô hình trong text generation, mathematical reasoning và code completion được giải thích. Cuốn sách làm nổi bật open platform của DeepSeek và đề cập đến secure API authentication, các chiến lược concurrency và real-time data processing cho các ứng dụng AI có khả năng mở rộng. Ngoài ra, cuốn sách còn đề cập đến các ứng dụng trong ngành, chẳng hạn như chat client development, sử dụng context caching và các callback function của DeepSeek cho automation và predictive maintenance.
Cuốn sách này chủ yếu dành cho các AI researcher & developer đang làm việc trên các mô hình AI quy mô lớn. Đây là nguồn tài liệu vô giá cho các chuyên gia muốn tìm hiểu nền tảng lý thuyết và triển khai thực tế của các hệ thống AI nâng cao, đặc biệt là những người quan tâm đến các ứng dụng hiệu quả và có khả năng mở rộng.
Mục lục:
- ✓ Phần I. Nền tảng lý thuyết và Kiến trúc kỹ thuật của Generative AI:
- ✓ Chương 1. Các Core Principle của Transformer và Attention Mechanisms:
- + 1.1 Cấu trúc cơ bản của Transformer.
- + 1.2 Các Core Principle của Attention Mechanisms.
- + 1.3 Mở rộng và tối ưu hóa Transformer.
- + 1.4 Context Window.
- + 1.5 Balancing Training Costs với Computational Efficiency.
- + 1.6 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 2. DeepSeek-V3 Core Architecture các kỹ thuật Training chi tiết:
- + 2.1 Moe Architecture và các khái niệm cốt lõi của nó.
- + 2.2 Ưu điểm của FP8 Mixed-Precision Training.
- + 2.3 Thuật toán Dualpipe và Communication Optimization.
- + 2.4 Distributed Training của các Large Model.
- + 2.5 Caching Mechanisms & Token Management.
- + 2.6 Deepseek Family of Models.
- + 2.7 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 3. Giới thiệu về DeepSeek-V3 Model-Based Development:
- + 3.1 Large Model Application Scenario.
- + 3.2 Ưu điểm và Hướng ứng dụng của DeepSeek-V3.
- + 3.3 Scaling Laws Research & Practice.
- + 3.4 Model Deployment & Integration.
- + 3.5 Các vấn đề thường gặp và Giải pháp trong Development.
- + 3.6 Tóm tắt Chương.
- ✓ Phần II: Development & Application của Generative AI & Prompt Design nâng cao:
- ✓ Chương 4. Tổng quan về DeepSeek-V3 Big Model:
- + 4.1 Dialogue Generation & Semantic Comprehension Capabilities.
- + 4.2 Các kỹ năng về Mathematical Reasoning.
- + 4.3 Các khả năng về Assisted Programming.
- + 4.4 Tóm tắt Chương.
- ✓ Chương 5. Chi tiết về DeepSeek Open Platform & API Development:
- + 5.1 Giới thiệu về Deepseek Open Platform.
- + 5.2 Hoạt động Cơ bản của Deepseek API và Chi tiết về API Interface.
- + 5.3 Tối ưu hóa hiệu suất API và Chiến lược bảo mật.
- + 5.4 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 6. Dialogue Generation, Code Completion & Customized Model Development:
- + 6.1 Các nguyên tắc cơ bản và triển khai của Dialogue Generation.
- + 6.2 Logic triển khai và Tối ưu hóa Code Completion.
- + 6.3 Customized Model Development dựa trên Deepseek.
- + 6.4 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 7. Conversation Prefix Completion, FIM & JSON Output Development chi tiết:
- + 7.1 Các nguyên tắc kỹ thuật và ứng dụng của Conversational Prefix Completion.
- + 7.2 FIM Generation Model Analysis.
- + 7.3 JSON Format Output Design & Generation Logic.
- + 7.4 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 8. Callback Function & Contextual Disk Caching:
- + 8.1 Callback Function Mechanism & Application Scenario.
- + 8.2 Fundamentals of Contextual Disk Caching.
- + 8.3 Combined Application của Callback Function & Caching Mechanisms.
- + 8.4 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 9. DeepSeek Prompt Library: Khám phá thêm các khả năng cho Prompt:
- + 9.1 Code-Related Application.
- + 9.2 Content Generation & Classification.
- + 9.3 Role-Playing.
- + 9.4 Literary Creation.
- + 9.5 Copywriting & Publicity.
- + 9.6 Model Prompts & Translation Experts.
- + 9.7 Tóm tắt chương.
- ✓ Phần III: Tích hợp kinh nghiệm thực tế và các ứng dụng nâng cao:
- ✓ Chương 10. Thực hành tích hợp 1: LLM-Based Chat Client Development:
- + 10.1 Tổng quan về Chat Client và Các tính năng chức năng của nó.
- + 10.2 Cấu hình và Tích hợp của Deepseek API.
- + 10.3 Multi-Model Support & Switching.
- + 10.4 Tóm tắt Chương.
- ✓ Chương 11. Thực hành tích hợp 2: AI Assistant Development:
- + 11.1 AI Assistant: Khởi đầu Kỷ nguyên AI.
- + 11.2 Cấu hình và Ứng dụng của Deepseek API trong AI Assistant.
- + 11.3 Triển khai và Tối ưu hóa của các Intelligent Assistant Function.
- + 11.4 Tóm tắt chương.
- ✓ Chương 12. Thực hành tích hợp 3: Assisted Programming Plugin Development dựa trên VS Code:
- + 12.1 Tổng quan về Assisted Programming Plugin và các Core Function của nó.
- + 12.2 Tích hợp Deepseek API trong VS Code.
- + 12.3 Triển khai của Code Auto-Completion & Intelligent Suggestion.
- + 12.4 Sử dụng các Assisted Programming Plugin để nâng cao hiệu quả Phát triển.
- + 12.5 Tóm tắt chương.