DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發

《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發》深入剖析國產之光DeepSeek多模態大模型的核心技術，從高性能注意力機制切入，深入揭示DeepSeek的技術精髓與獨特優勢，詳細闡述其在人工智能領域成功的技術秘訣。《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發》循序漸進地講解深度學習注意力機制的演進，從經典的多頭注意力(MHA)逐步深入DeepSeek的核心技術—多頭潛在注意力(MLA)與混合專家模型(MoE)。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發》還將詳細探討DeepSeek中的多模態融合策略、技術及應用實例，為讀者提供全面的理論指導與應用實踐。《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發》配套所有示例源碼、PPT課件、配圖PDF文件與讀者微信技術交流群。

《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發》共分15章，內容涵蓋高性能注意力與多模態融合概述、PyTorch深度學習環境搭建、DeepSeek注意力機制詳解(包括基礎篇、進階篇、高級篇及調優篇)、在線與本地部署的DeepSeek實戰(如旅遊特種兵迪士尼大作戰、廣告文案撰寫與微調、智能客服等)，以及多模態融合技術與實戰應用(如Diffusion可控圖像生成、多模態圖文理解與問答、交叉注意力語音轉換、端到端視頻分類等)。

《DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發》既適合DeepSeek核心技術初學者、注意力機制初學者、大模型應用開發人員、多模態融合開發人員、大模型研究人員，也適合高等院校及高職高專院校人工智能大模型方向的師生。



王曉華，高校計算機專業講師，研究方向為雲計算、大數據與人工智能。其著作包括《深入探索Mamba模型架構與應用》《PyTorch深度學習與計算機視覺實踐》《PyTorch語音識別實戰》《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》《從零開始大模型開發與微調：基於PyTorch與ChatGLM》《PyTorch 2.0深度學習從零開始學》《Spark 3.0大數據分析與挖掘：基於機器學習》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》《TensorFlow語音識別實戰》《TensorFlow 2.0卷積神經網絡實戰》《深度學習的數學原理與實現》。