deepSeek原理与架构深度解析

deepSeek原理与架构深度解析
共20节 155人在学 课程详情
  • DeepSeek概述

    • DeepSeek简介
    • DeepSeek整体架构原理(上)
    • DeepSeek整体架构原理(下)
  • DeepSeek基础技术组成

    • DeepSeek深度学习
    • DeepSeek自然语言处理
    • DeepSeek强化学习机制
    • DeepSeek模型优化与压缩
    • DeepSeek多模态学习
    • DeepSeek多阶段训练与冷启动数据
  • DeepSeek高阶技术架构

    • DeepSeek混合专家架构(MOE)(上)
    • DeepSeek混合专家架构(MOE)(中)
    • DeepSeek混合专家架构(MOE)(下)
    • DeepSeek无辅助损失负载均衡
    • DeepSeek多头潜在注意力机制(MLA)(上)
    • DeepSeek多头潜在注意力机制(MLA)(下)
    • DeepSeek多token预测(MTP)(上)
    • DeepSeek多token预测(MTP)(下)
    • DeepSeek FP8混合精度训练(上)
    • DeepSeek FP8混合精度训练(下)
    • DeepSeek知识蒸馏机制
  • DeepSeek本地部署实操

    • DeepSeek-R1的本地化部署
    • DeepSeek-R1搭建自己的本地知识库

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    课时介绍

    介绍DeepSeek-R1搭建本地知识库的方法实操

    课程介绍

    本课程将使用通俗易懂的语言描述对DeepSeek的架构原理进行深入剖析, 并带领大家利用Ollama进行DeepSeek-R1的本地化部署实操, 重点讲解DeepSeek区别于其他大模型的技术特点, 以及为什么DeepSeek能代表最新一代人工智能. 通过对本课程的学习, 你将掌握DeepSeek的技术原理架构, 对以DeepSeek为代表的新一代人工智能大模型技术拥有进一步的认知, 获得更多知识积累与技能经验.

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