DeepSeek企業級AI應用實踐

目    錄

第 1 章  DeepSeek的前世今生 1

1.1  從金融到 AI 的轉型之路 1

1.1.1  DeepSeek 的誕生 1

1.1.2  戰略突圍：商業化探索的

挑戰 4

1.1.3  市場表現與行業影響 6

1.2  DeepSeek 技術演進圖譜 7

1.2.1  架構革命的四階躍遷 7

1.2.2  整體架構與設計理念轉變 15

1.2.3  性能與任務處理能力進化 18

1.2.4  閉源模式的突破 21

1.2.5  成本優勢解析 23

1.3  重構 AI 範式的核心優勢 25

1.3.1  重構 AI 基礎架構：技術層面

的高效與卓越 25

1.3.2  商業價值的範式重構 27

1.3.3  DeepSeek 時代的商業挑戰與

機遇 29

1.4  開源生態的裂變效應 31

1.4.1  降低開發門檻與成本 31

1.4.2  社區合作與知識共享 32

1.4.3  自主掌控與數據隱私保護 33

1.4.4  生態系統的構建與拓展 34

1.5  市場主流 AI 模型的比較 36

1.5.1  語言處理能力比較 36

1.5.2  邏輯推理能力比較 38

1.5.3  性價比比較 40

1.6  本章小結 41

第2章  DeepSeek-R1實例場景開發 43

2.1  構建 AI 智能體與自動化 43

2.1.1  準備工作 43

2.1.2  配置 n8n 與 DeepSeek API 的

連接 44

2.1.3  測試和優化工作流程 47

2.1.4  部署和監控工作流程 48

2.2  DeepSeek-R1 的推理和邏輯 48

2.2.1  準備工作 48

2.2.2  Jupyter Notebook 實現 49

2.2.3  執行生成的代碼 52

2.2.4  殘差分析與優化 54

2.2.5  根據優化建議改進模型 55

2.3  使用 DeepSeek-R1 開發 H5 

網站和工具 56

2.3.1  準備工作 57

2.3.2  生成代碼 57

2.3.3  代碼調試和部署 58

2.4  DeepSeek-R1 自動執行任務 60

2.4.1  準備工作 60

2.4.2  構建 n8n 工作流 61

2.4.3  保存並激活工作流 65

2.5  DeepSeek-R1 與其他工具

集成 65

2.5.1  配置 Postman 環境 65

2.5.2  生成測試用例 67

2.5.3  批量執行 68

2.6  通過 DeepSeek-R1 集成

HTTP API 70

2.6.1  準備工作 70

2.6.2  編寫 API 端點 71

2.6.3  部署與測試 73

2.7  DeepSeek-R1 實戰用例 75

2.7.1  環境準備 76

2.7.2  FastGPT 接收模擬數據 81

2.8  使用 Cline 開發項目 84

2.8.1  安裝 Visual Studio Code 與

Cline 84

2.8.2  生成項目 87

2.9  用於自動化的免費工具和

資源 90

2.9.1  自動化工具的技術譜系與核心

能力 90

2.9.2  第三方 API 服務的技術縱深

與行業適配 91

2.9.3  技術演進趨勢與未來展望 92

2.10  認識 Make.com 93

2.10.1  Make.com 自動化基礎 93

2.10.2  Make.com 自動化的應用

場景 95

2.10.3  如何學習和掌握Make.com 96

2.11  基於 DeepSeek-R1 的 Email

自動化 97

2.11.1  註冊 Make.com 賬號 97

2.11.2  QQ 郵箱自動化 99

2.12  基於 DeepSeek-R1 的內容

創作 109

2.12.1  RSS 簡介 110

2.12.2  自動化內容創作 111

2.13  自動化模板深度探索 118

2.13.1  模板庫 118

2.13.2  低代碼/無代碼平臺趨勢 120

2.13.3  AI 編程趨勢 120

第3章  用DeepSeek打造契合用戶

需求的產品 122

3.1  基於聊天形式的人機交互的

演變 122

3.1.1  從指令到對話：Chat 模式的革命性突破 122

3.1.2  用戶需求升級：從“功能滿足”到“情感認同” 122

3.2  AI 產品對用戶行為的塑造 124

3.3  用戶需求對 AI 產品設計的

影響 125

3.4  Chat 交互背後的 AI 引擎 127

3.4.1  Transformer 架構與大模型

技術 127

3.4.2  實時反饋與自學習的

優化 127

3.4.3  自然語言處理與語音識別

技術的融合 128

3.4.4  多模態情感識別技術 128

3.4.5  情感生成的動態策略 129

3.4.6  情境感知 129

3.4.7  智能個性化：從“千人一面”

到“一人千面” 129

3.4.8  端側模型輕量化 129

第4章  智能衛生間APP開發實戰 130

4.1  智能衛生間帶來的

新體驗 130

4.2  智能衛生間的整體設計 131

4.2.1  整體硬件佈局 131

4.2.2  軟件功能與用戶體驗

設計 132

4.3  軟硬件的適配 133

4.3.1  項目需求概述 134

4.3.2  硬件設備選型與佈局 136

4.3.3  軟件系統設計 137

4.3.4  軟硬件協同工作 139

4.4  UI 設計與交互體驗 141

4.4.1  UI 設計 141

4.4.2  交互體驗 141

4.5  基於 DeepSeek 的 fastgpt.ai

底座 143

4.5.1  認識 FastGPT 144

4.5.2  選用 DeepSeek 作為 AI 模型

底座的優勢 144

4.5.3  使用 FastGPT 創建第一個 AI

對話應用 145

4.5.4  使用 FastGPT 創建工作流 149

4.6  AI 文字或語音控制實現 152

4.7  基於 DeepSeek-R1 的智能衛生間

AI 智能體優化設計與實現 162

4.7.1  什麽是 AI 智能體 163

4.7.2  基於 DeepSeek-R1 的智能

衛生間 AI 智能體 164

4.8  數據分析與人流量策略

規劃 170

4.8.1  數據分析 170

4.8.2  人流量策略規劃 176

第5章  DeepSeek的跨行業UX

設計 182

5.1  DeepSeek 引領 AI 時代跨行業 

UX 設計 182

5.1.1  AI 如何提升體驗設計的無縫性

與個性化 182

5.1.2  DeepSeek 的獨特之處 184

5.2  深入挖掘並驗證用戶體驗

需求 186

5.2.1  DeepSeek 如何支持產品

優化 186

5.2.2  DeepSeek 通過多模態洞察

數據 187

5.2.3  DeepSeek 以精準性驗證

需求 188

5.3  用戶需求與體驗並行 189

5.3.1  DeepSeek 如何引入差異化

思路 189

5.3.2  發散創意源泉 191

5.3.3  探索 DeepSeek 與人類的協作

動態 192

5.4  UX 交互革新 194

5.4.1  追溯交互從靜態到動態多模態

的轉變 194

5.4.2  DeepSeek 如何優化新形式、

界面和邏輯 195

5.4.3  深化人與環境的連接 196

5.5  智能流程再造 197

5.5.1  自動化設計流程：從煩瑣到

高效的轉變 197

5.5.2  智能協同創新網絡：連接人與

技術的橋梁 198

5.5.3  從直覺到洞察的飛躍 200

第6章  智能硬件開發實戰 203

6.1  智能硬件開發的基本流程與

挑戰 203

6.1.1  智能硬件開發的基本流程 203

6.1.2  開發者面臨的挑戰 205

6.2  DeepSeek：代碼生成加

速器 206

6.2.1  從自然語言到代碼的

轉換 206

6.2.2  與 Cursor 結合提升開發

效率 207

6.2.3  嵌入式代碼生成的優勢 209

6.2.4  用對話創造硬件 209

6.2.5  像搭積木一樣開發硬件 213

6.3  嵌入式開發：從硬件選型到

代碼生成 214

6.3.1  ESP32 開發板選型指南 214

6.3.2  DeepSeek 生成基礎代碼

框架 217

6.4  實戰項目：ESP32 與 DeepSeek 

的聯合 218

6.4.1  項目概述 218

6.4.2  端到端案例：語音控制

燈光 219

6.5  實戰項目：SparkBot 對接火山引擎

（DeepSeek 全流程支持） 222

6.5.1  項目架構設計 222

6.5.2  調試與優化 228

第7章  DeepSeek-R1模型優化與微

調入門 230

7.1  DeepSeek-R1 模型基礎

剖析 230

7.1.1  DeepSeek 模型架構探秘 231

7.1.2  DeepSeek-R1 一種新的強化

範式 231

7.2  常見模型優化方法 232

7.2.1  訓練階段優化 232

7.2.2  推理階段優化 235

7.2.3  邊緣部署優化 238

7.3  對 DeepSeek-R1-1.5B 版本本地

優化試驗 241

7.4  大模型微調基礎概念

詳解 254

7.4.1  微調的定義與目的 254

7.4.2  微調的流程 254

7.4.3  熱門微調工具概述 255

7.4.4  雲平臺選擇考量 256

7.4.5  Unsloth 快速入門 257

7.4.6  DeepSeek-R1 微調試驗環境

搭建 260

7.5  使用 Unsloth 訓練自己的 GRPO 

模型 260

7.5.1  GRPO 模型 261

7.5.2  Llama3.1_(8B)-GRPO 微調試驗（基於 Unsloth+Colab） 261

第8章  DeepSeek-R1部署工程化 269

8.1  模型服務化 269

8.1.1  Triton Inference Server 的架構

與功能 269

8.1.2  使用 Triton Inference Sever 

配置 DeepSeek 270

8.1.3  Triton Inference Server 參數

配置 273

8.1.4  訪問 Triton Inference Server 

的協議 273

8.1.5  使用 Python 調用 Triton 

Inference Server 274

8.1.6  其他 Serving 框架 274

8.2  A/B 測試框架 275

8.2.1  A/B 測試的原理和作用 275

8.2.2  對 DeepSeek-R1 模型進行

A/B 測試 275

8.2.3  分析 A/B 測試結果並做出

決策 282

8.3  性能壓測方案 282

8.3.1  性能壓測的原理和作用 282

8.3.2  對 DeepSeek-R1 模型服務進行

性能壓測 283

8.3.3  分析性能壓測結果並優化系統

性能 285

8.3.4  模擬真實用戶流量與設置合理

壓測指標 286

8.4  監控與日誌 286

8.4.1  對 DeepSeek-R1 模型服務進行

監控 286

8.4.2  配置日誌系統 287

8.5  藍綠部署與金絲雀發布 288

8.6  模型安全與對抗防禦 289

8.7  異構硬件支持 290

8.8  資源管理與調度 291

8.9  展望 292