DeepSeek应用与部署PPT-山东大学-202503.pdf
这份文档主要介绍了DeepSeek，一个新兴的大语言模型（LLM），包括其发展历程、技术创新、应用场景、部署方案以及提示词工程。
核心内容：
AIGC 发展历程: 简要回顾了AIGC技术从2014年到2024年的发展，突出Attention机制、Transformer架构和Scaling Laws的重要性。
DeepSeek 介绍: DeepSeek是2023年末发布的新LLM，并快速迭代更新，在模型架构和推理模型上均有创新，模型架构包括 DeepSeekMoE 和 MLA，推理模型包括 GRPO。
DeepSeek 的三种模式: DeepSeek提供了三种使用模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜索。V3适用于快速任务，R1适用于复杂推理，联网搜索结合了网络信息。文档对比了三种模式的特性、定位、架构、应用场景、定制灵活性、延迟和计算资源需求。
DeepSeek 提示词工程: 介绍了针对DeepSeek不同模式的提问技巧，重点强调了过程驱动（规范约束）和结果驱动（模糊目标）的差异。提供了R、T、G、O框架以及常用的提示词技巧。
DeepSeek 部署方案: 概述了 DeepSeek 的部署方式，包括云端部署（阿里云、腾讯云）和本地部署（使用 Ollama、LM Studio 等工具），并介绍了 API 调用方法和相关资源。
DeepSeek 应用场景: 深入探讨了 DeepSeek 在各行业的应用，如酒企、房产装修、知识产权、金融行业、跨境贸易、健康医美和智库咨询机构等。
AI Agent 开发框架: 简要介绍了五大 AI Agent 多智能体开发框架，包括微软AutoGen、CrewAI、LangGraph、OpenAI Swarm、微软Magentic-One等，以及将 DeepSeek 应用于业务流程的 Coze、Dify、Langchain 等工具。
风险与伦理: 强调了在 DeepSeek 职场应用中需要关注的风险，如数据隐私泄露、模型偏见、内容安全问题、法律合规风险等，并给出了相应的注意事项。
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