01
DeepSeek模型概述
了解DeepSeek系列模型（V2、Coder、R1）的定位、核心能力与适用场景。
基础认知
02
环境准备
搭建适配DeepSeek所需的硬件（GPU、内存）与软件（Python、CUDA、PyTorch）环境。
配置GPU
03
模型下载与加载
从Hugging Face或ModelScope下载DeepSeek模型，并使用Transformers库加载。
下载Transformers
04
推理基础
使用DeepSeek模型进行文本生成，理解tokenizer、max_length、temperature等参数。
推理参数
05
提示工程入门
编写有效的Prompt，引导DeepSeek模型输出高质量结果。
Prompt技巧
06
对话系统构建
基于DeepSeek搭建多轮对话机器人，管理上下文与历史记录。
对话上下文
07
代码生成与补全
利用DeepSeek Coder模型进行代码生成、补全与解释。
代码Coder
08
API服务部署
使用FastAPI或Flask将DeepSeek模型封装为RESTful API服务。
API部署
09
性能优化
模型量化（INT8/INT4）、KV Cache优化、批量推理以提升吞吐量。
量化加速
10
微调基础
理解LoRA、QLoRA等参数高效微调方法，准备微调数据集。
LoRA微调
11
微调实战
使用PEFT库对DeepSeek模型进行指令微调，适配特定任务。
PEFT指令
12
评估与测试
设计评估指标（BLEU、ROUGE、人工评估），验证微调效果。
评估指标
13
模型融合
将多个LoRA适配器合并到基础模型，或进行模型集成。
合并集成
14
长文本处理
处理超过上下文窗口的输入，使用滑动窗口或摘要技术。
长文本窗口
15
多模态扩展
结合图像、音频等模态，扩展DeepSeek的应用边界。
多模态扩展
16
安全与对齐
防止提示注入、内容过滤，确保模型输出符合伦理规范。
安全对齐
17
成本控制
估算推理成本，使用缓存、批处理、模型蒸馏降低开销。
成本蒸馏
18
日志与监控
集成日志系统（如WandB、MLflow），监控模型性能与资源使用。
监控MLflow
19
版本管理
使用DVC或Git LFS管理模型权重与数据集版本。
DVC版本
20
持续集成/持续部署
构建CI/CD流水线，自动化模型更新与部署。
CI/CD自动化
21
边缘端部署
将DeepSeek模型部署到移动设备或嵌入式系统（如ONNX Runtime）。
边缘ONNX
22
云原生部署
在Kubernetes集群中部署DeepSeek服务，实现弹性伸缩。
K8s云原生
23
多语言支持
利用DeepSeek的多语言能力，构建跨语言应用。
多语言跨语言
24
知识库增强
结合RAG（检索增强生成）技术，让模型引用外部知识。
RAG检索
25
工具调用
让DeepSeek学会调用外部工具（如计算器、搜索引擎、数据库）。
工具函数调用
26
智能体构建
基于DeepSeek构建自主智能体，执行复杂任务链。
Agent自主
27
数据隐私
在敏感数据场景下使用本地部署，确保数据不出域。
隐私本地
28
故障排查
常见错误（OOM、CUDA错误、模型加载失败）的定位与解决。
调试OOM
29
社区生态
参与DeepSeek开源社区，贡献代码、报告问题、分享经验。
开源社区
30
未来展望
DeepSeek后续版本趋势、AGI方向与个人成长建议。
趋势AGI