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本书以DeepSeek全栈技术体系为核心，系统解析从底层核心算法到上层产业落地的完整链条。主要内容包括：第1章剖析多层注意力机制的技术突破及与传统Transformer的性能对比，结合分布式训练优化、推理加速方案及开源工具链。第2章深入硬件基础设施，探讨GPU/ CPU协同计算、新型存储网络技术及散热方案，结合HBM内存优化、CXL协议等前沿实践案例。第3章介绍操作系统在 DeepSeek 生态中的基础性地位和核心作用。第4章解析云原生架构下的弹性计算与微服务部署，涵盖多云资源调度、API网关设计等云服务适配策略。第5章面向行业应用，展示智能文档处理、医疗影像分析、工业质检等场景的集成方案，强调合规性与业务价值平衡。第6章介绍系统集成和 AI 技术服务在 DeepSeek 软件集成生态中的作用。第7章构建生态体系，整合开发者社区、开源项目治理与安全合规标准。全书以技术深度与产业视角并重，提供从理论到实践的全景式参考。

第1章  DeepSeek开发者快速入门	1
1.1  本地运行DeepSeek	3
1.1.1  硬件准备与软件准备	3
1.1.2  下载DeepSeek模型	7
1.1.3  使用Ollama运行DeepSeek模型	9
1.1.4  常见问题排查	10
1.1.5  小结	11
1.2  在本地基于DeepSeek编写RAG应用	11
1.2.1  RAG是什么	12
1.2.2  本地搭建RAG应用并集成本地的Ollama DeepSeek服务示例	15
1.2.3  小结	23
1.3  使用DeepSeek和Dify构建智能体应用	24
1.3.1  什么是智能体	24
1.3.2  智能体的主要模块	26
1.3.3  智能体开发框架	28
1.3.4  使用Dify构建智能体的步骤	30
1.3.5  小结	35
1.4  本章总结	35
第2章  DeepSeek生态的基石层：AI Infra筑基与演进	37
2.1  硬件子层	38
2.1.1  AI芯片与DeepSeek：开发者眼中的现状与未来	38
2.1.2  DeepSeek智算一体机	54
2.2  软件子层	65
2.2.1  OpenCloudOS与DeepSeek生态的强力支撑与协同进化	65
2.2.2  阿里云服务器操作系统：为DeepSeek构建智能化时代隐形底座	80
2.2.3  OceanBase：DeepSeek生态下的数据管理新范式的探索与实践	94
2.2.4  FlagOS—跨芯片软件栈	105
2.3  本章总结	117
第3章  DeepSeek生态的云服务层：云端赋能，普惠智算	118
3.1  亚马逊云科技	119
3.2  国内云厂商	140
3.2.1  硅基流动	140
3.2.2  模力方舟：打造国产AI应用生态的共创引擎	148
3.3  本章总结	161
第4章  DeepSeek生态的企业软件层：智能增值，产品创新	162
4.1  通用软件厂商	163
4.1.1  用友BIP：智能时代的商业创新平台	163
4.1.2  重构软件价值边界：浪潮海岳商业AI与DeepSeek的技术探索	173
4.1.3  DeepSeek与红帽OpenShift的深度集成	182
4.1.4  EasyStack构建可进化AI基础设施	191
4.1.5  DaoCloud云原生AI探索	203
4.2  集成方案提供商	217
4.2.1  全栈AI驱动的数智赋能伙伴：中软国际结合DeepSeek大模型应用
落地实践	217
4.2.2  统信软件开启AI OS新纪元：UOS智能操作系统	252
4.2.3  ORION集成DeepSeek：为企业提供智能编排能力	262
4.3  DeepSeek与AI辅助编程	272
4.3.1  AI辅助编程的发展历程	272
4.3.2  AI辅助编程核心技术	274
4.3.3  AI辅助编程前沿进展	277
4.3.4  DeepSeek与AI辅助编程结合的价值	283
4.3.5  小结	283
4.4  本章总结	284
第5章  DeepSeek生态的甲方应用层：业务重塑，价值跃迁	285
5.1  AI手机集成DeepSeek提升使用体验	286
5.1.1  AI手机行业概况	286
5.1.2  DeepSeek带来的机遇和挑战	287
5.1.3  AI手机产业链与关键技术	289
5.1.4  技术架构与创新突破	290
5.1.5  努比亚的实践案例	291
5.1.6  小结	292
5.2  小米研发效能	293
5.2.1  行业概况	293
5.2.2  DeepSeek带来的影响	293
5.2.3  关键技术	294
5.2.4  技术架构和创新	295
5.2.5  企业案例	296
5.3  DeepSeek启发下生成式推荐推理加速	307
5.3.1  背景概况	307
5.3.2  硬件环境概述	309
5.3.3  性能优化详解	311
5.3.4  小结	326
5.4  本章总结	326
第6章  DeepSeek生态社区与资源建设	327
6.1  DeepSeek生态演进分析	327
6.2  DeepSeek生态治理设想	329
6.3  DeepSeek的开源价值	332
6.3.1  DeepSeek开源的底层价值逻辑	332
6.3.2  DeepSeek开源对企业自身价值的提升	333
6.3.3  DeepSeek开源推动社会经济增长的原理	337
6.4  本章总结	341

前言
DeepSeek生态正在吞噬世界！

人工智能，特别是大模型技术，正在以前所未有的速度蓬勃发展，深刻改变着各行各业，并重塑着我们的工作与生活方式。开源大模型凭借开放共享的理念，正成为推动AI平权的关键力量。来自中国的DeepSeek开源大模型，自2025年1月上线以来，凭借其卓越的性能、高效的成本控制及持续开源开放的姿态，迅速在全球范围内引发广泛的关注，赢得了广大开发者和企业的青睐。在此基础上，DeepSeek生态已经逐步形成产业共识，建立起一个日益繁荣、充满活力的生态系统。每当目睹其日新月异的发展，总让我联想起网景公司的创始人马克·安德森（Marc Andreessen）所言—软件正在吞噬世界。我借用这个比喻，写下了“DeepSeek生态正在吞噬世界”，以表达对开源力量的敬畏与期待。
我的DeepSeek之旅始于2025年2月沙特开源峰会的演讲邀请。峰会组织方希望我分享DeepSeek的技术特性及其背后的团队。我以“DeepSeek：Open Source AI is Unlocking the Future”为题阐述了其核心理念：“DeepSeek不仅是一个开源模型，更是一种愿景—AI应当开放、强大且普惠所有人。”现场的强烈反响和掌声，让我深切地感受到DeepSeek不仅仅是中国技术人员的一个开源模型，它已超越技术范畴，成为跨越国界的全球性力量。后续调研更证实，DeepSeek已渗透至大模型商业生态的各层面，从底层技术到终端应用，形成了完整的生态闭环。
缘起：为何撰写本书
正是沙特之行的触动，以及与朋友狄安关于DeepSeek未来挑战的深度探讨，促使我深感有必要为DeepSeek生态贡献一份力量，于是写下了博文《开源社区该如何帮助DeepSeek？—“不添乱，尽帮忙”》。
随后，电子工业出版社的宋亚东编辑与我沟通编写一本DeepSeek相关图书，这个提议与我酝酿已久的构想不谋而合：为广大的大模型应用从业者提供一本全面、深入的开发指南，帮助他们拨开迷雾，理解并参与DeepSeek生态的建设。同时，我希望通过这本书，有效推动DeepSeek生态的进一步发展与壮大。这个想法一旦确立，便迅速转化为行动。然而，要全面剖析如此庞大且复杂的生态系统，仅凭我个人之力显然无法达成。因此，我很荣幸地邀请到了多位行业资深专家，以及在DeepSeek生态中扮演关键角色的领先企业，共同投入本书的编写。我们的目标明确：帮助每位有志于在大模型领域深耕的开发者、产品经理和企业管理者，系统、深入地理解DeepSeek的技术脉络，掌握其应用开发的核心技能，并洞察其背后庞大且充满机遇的商业生态。我们坚信，只有充分理解并善用DeepSeek生态的价值，才能在这场智能变革中站稳脚跟，抓住机遇，实现真正的创新。
本书的特点与核心内容
在内容组织上，我们尝试以一种更符合实际业务场景的创新视角来呈现。我们将DeepSeek生态系统按照从业公司的业务和技术特性，系统地划分为基石层、云服务层、企业软件层和甲方应用层四大核心层次。针对每个层次，我们都荣幸地邀请到了国内外非常具有代表性的知名企业参与编写。他们分享了各自在DeepSeek生态中的深入洞察、领先的技术方案以及真实、宝贵的客户案例。这种多维度、多视角的呈现方式，旨在为读者构建一个更加立体、更加贴近实际的DeepSeek生态全景视图。具体来说，本书共6章，内容如下。
面对新技术，快速上手并建立信心至关重要。第1章从搭建DeepSeek本地开发环境开始，逐步引导读者快速开发典型的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应用，运用智能体工具构建应用。希望通过这些实践，帮助读者建立清晰的认知和扎实的实操能力。
DeepSeek的稳定运行需要底层软硬件的支撑。第2章将深入探讨GPU芯片、AI操作系统（OS for AI）、AI数据库（DB for AI）及AI一体机等新一代AI基础设施。中兴通讯、龙蜥OS、OpenCloudOS、OceanBase和北京智源人工智能研究院等企业将介绍其关键技术适配方法和优化成果。
云厂商是连接大模型与更广泛用户的关键桥梁。第 3 章将详细展示多家云厂商如何通过IaaS、SaaS、MaaS等模式，将DeepSeek的能力交付给千行百业。亚马逊云科技、硅基流动、开源中国等企业将分享其成熟的产品技术方案和丰富的客户案例。
越来越多的乙方软件厂家正积极地将DeepSeek能力集成到已有的技术产品方案中，以增强软件功能并为用户创造更多的价值。第4章将重点探讨DeepSeek如何赋能ERP、CRM、桌面操作系统、Kubernetes、OpenStack等传统及前沿的企业级软件，例如业务流程编排。用友、浪潮通软、DaoCloud、红帽、EasyStack、中软国际、统信、Orion等企业将分享他们对行业趋势的洞察、具体的创新技术方案和精彩的客户案例。此外，我们特别设置了AI辅助编程内容，介绍了AI辅助编程的发展历程和核心技术，并以Auto-Coder为例介绍前沿进展和落地应用案例。
DeepSeek的真正价值，最终体现在甲方企业的实际业务场景中。第5章将深入探讨甲方企业如何将DeepSeek应用于自身业务，实现效率飞跃和业务创新。例如，中兴手机如何将DeepSeek集成到新款手机中，网易云音乐如何将DeepSeek应用于其核心的互联网推荐系统中，小米如何利用DeepSeek提高集团内部的研发效能。
在本书的最后，我们将跳出具体的应用层面。第6章对DeepSeek生态的持续发展进行前瞻性的推演，并结合当前趋势，提出一些思考和建议。
谁将从书中获益
本书是为真正希望在大模型应用领域有所作为的开发者量身定制的深度学习指南。同时，它也为具有一定技术背景，希望全面了解大模型应用场景和商业生态的产品经理和企业管理者提供丰富且全面的视角。无论是刚刚起步、希望快速上手的新手，还是渴望深入洞察、寻求创新实践的行业专家，均能够从中获得启发，在DeepSeek生态中找到自己的位置，并发挥相应的价值。
致谢
本书得以顺利面世，首先要衷心感谢每位参与编写的编者。是他们的专业知识、行业经验，以及在百忙之中抽出宝贵时间贡献的智慧和见解，使本书的内容兼具广度和深度。同时，还要特别感谢电子工业出版社的宋亚东编辑，从最初的约稿到最终的付梓，他给予了我们极大的信任、专业的指导和不懈的支持。如果没有他的鼓励和协调，这本书或许无法如此顺利地与大家见面。
我们衷心希望，本书能成为您在大模型时代乘风破浪的得力助手，为您打开一扇通往DeepSeek生态深处的大门。

谭中意
2025年5月于北京

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