你将获得
1. 深入了解 DeepSeek 的技术核心与发展脉络，把握行业前沿动态。
2. 掌握使用 DeepSeek 开发 RAG 系统的方法，具备智能问答系统开发能力。
3. 学会运用 DeepSeek 进行 Agent 开发，能打造专属的爆款文案生成助手。
4. 精通 DeepSeek 私有化部署技术，满足高隐私行业的应用需求。
课程介绍
本课程聚焦 “DeepSeek 实现 Agent 实战学习”，全面涵盖 DeepSeek 技术的各个核心方面，从基础认知到实战开发再到部署应用，助力学员全方位掌握相关技能。
第一章深入剖析 DeepSeek 现状、应用与技术创新。探究其国运级爆火的现象与本质，解答 “为什么火”“是什么”“还能火多久” 等问题。介绍使用 DeepSeek 的三种方法、Prompt 工程最佳实践，以及诗词创作、代码生成和测试等应用示例。详解其里程碑模型与关键技术，如 DeepSeek V1 到 V3 的技术突破，以及 DeepSeek-R1 推理大模型的三阶段训练过程、成功经验与失败尝试。
第二章聚焦使用 DeepSeek 开发第一个 RAG。介绍 DeepSeek API 开发平台，包括官方及硅基流动、腾讯云等多个平台的 API 服务。讲解向量数据库的原理、架构、选型与对比，以及存储与检索嵌入实践。阐述检索增强生成（RAG）的系统架构、工作流程、优势、关键技术要点和应用案例，并通过实战让学员掌握使用 DeepSeek API 开发智能问答系统的技能。
第三章围绕使用 DeepSeek 开发小红书爆款文案生成助手展开。讲解 Agent 理论基础与开发入门知识，包括基本概念、工作机制、核心能力、开发流程和关键模块。介绍 DeepSeek Agent 架构、特性、Prompt 设计与任务分解策略，以及真实应用案例。通过实战进行需求拆解与任务规划，设计爆款文案生成逻辑与 Prompt，制定生成策略并进行评估优化，最终实现爆款文案自动生成的部署与测试。
第四章专注于 DeepSeek 私有化部署与最佳实践。分析私有化部署的概念、核心价值、适用场景和优势。介绍大模型私有化部署的技术选型，如模型服务化、容器化以及工具 Ollama。通过实战完成基于 Ollama 的 DeepSeek 私有化部署，包括安装配置、模型加载、服务化部署，并对部署效率和推理性能进行评估。最后实战完成私有化部署的小红书爆款文案生成助手。课程通过理论与实战紧密结合，让学员全面掌握 DeepSeek 实现 Agent 的相关技术与实践能力。
课程目录
第一章：DeepSeek 现状、应用与技术创新
1.DeepSeek 国运级爆火的现象与本质
- DeepSeek 为什么火？
- DeepSeek 是什么？
- DeepSeek 还能火多久？
2.DeepSeek 应用快速入门 - 使用 DeepSeek 的三种方法
- DeepSeek Prompt 工程最佳实践
- DeepSeek 诗词创作应用示例
- DeepSeek 代码生成和测试实践
3.DeepSeek 里程碑模型与关键技术 - DeepSeek V1：重新定义 Scaling Laws 与超参数幂律关系公式
- DeepSeek V2：提出多头潜在注意力机制（MLA） 与 DeepSeekMoE 架构
- DeepSeek-VL2: 首个多模态大模型，多种尺寸适用于不同资源下的应用场景
- DeepSeek V3：无辅助损失策略与多 Token 预测实现超低成本训练
4.DeepSeek-R1 开启推理大模型新篇章 - 一阶段训练：RL 自进化成果 DeepSeek-R1-Zero
- 二阶段训练：RL 与 SFT 共舞诞生 DeepSeek-R1
- 三阶段训练：推理能力蒸馏（Distill）迁移至小模型
- 成功经验：纯 RL 与冷启动数据 推动性能螺旋上升
- 失败尝试：过程奖励模型（RPM）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）
第二章：使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG
1. 使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG
DeepSeek API 开发平台
- DeepSeek 官方发布 API 服务
- 硅基流动（联合华为云）API 服务
- 腾讯云 API 服务
- 阿里云百炼 API 服务
- 字节火山方舟 API 服务
2. 向量数据库：原理、架构与选型 - 向量数据库基本原理
- 向量数据库架构
彭靖田
LangChain 开发者，谷歌开发者专家
