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DeepSeek应用开发实战

测试运维
课程简介

工程视角下的应用开发实战 当前 AI 开发领域存在一个显著的技术断层:许多开发者熟悉传统后端或前端逻辑,但在面对大模型时,往往只能调用简单的 API 接口,难以构建具备复杂决策能力和工具调用能力的稳定应用。本课程旨在填补这一空白,重点解决“如何让大模型像程序员一样思考”的工程问题。课程不涉猎晦涩的模型训练细节,而是聚焦于应用层架构,深入解析 Functio…

已有 20 人浏览 发布 2025-12-20 更新 2026-09-09

工程视角下的应用开发实战

当前 AI 开发领域存在一个显著的技术断层:许多开发者熟悉传统后端或前端逻辑,但在面对大模型时,往往只能调用简单的 API 接口,难以构建具备复杂决策能力和工具调用能力的稳定应用。本课程旨在填补这一空白,重点解决“如何让大模型像程序员一样思考”的工程问题。课程不涉猎晦涩的模型训练细节,而是聚焦于应用层架构,深入解析 Function Calling(函数调用)和 ReAct(推理与行动)这两种核心模式。通过具体的代码案例,展示如何将自然语言意图转化为可执行的业务逻辑,帮助开发者建立从概念到落地工程的系统性思维。

入门门槛与阶段性学习路径

本课程适合具备 Python 基础编程能力、熟悉 HTTP 请求及 JSON 数据处理的开发者。如果你已经能够独立编写 API 接口,并希望向 AI 智能化方向拓展,这门课是极佳的切入点。建议按照以下顺序循序渐进:第一步,研读《DeepSeek“民用级”程序员使用指北》,建立对当前主流工具链和使用边界的正确认知,避免在开发初期走弯路;第二步,重点攻克《特训套路》章节,彻底理解 Function Calling 的原理及其在上下文管理中的作用,这是构建智能体的地基;第三步,进入实战编码环节,对照提供的代码结构,逐步实现从单点工具调用到多步骤任务规划的升级。每个阶段都强调“对着代码看”,而非单纯观看视频,确保每一个模块都能在你的本地环境中独立跑通。

最终产出与资料配合使用指南

学完本课程后,你将具备独立开发基于 DeepSeek 等开源模型的智能体应用的能力。具体表现为:能够设计符合业务场景的 Prompt 策略,实现模型对数据库、计算器或外部 API 的精准调用,并处理并发请求中的异常状态。为了最大化学习收益,建议将 Markdown 文档作为核心参考手册,在编码卡顿时随时查阅以厘清逻辑;直播加餐视频则用于拓宽视野,了解行业最新的前沿实践。在实际练习中,严禁直接复制粘贴完整代码。务必先根据文档思路自行推导实现,再对照课程源码进行差异分析,重点观察其错误处理机制和模块解耦方式。只有通过这种高强度的对照实践,才能将课程中的工程模式内化为自己的开发技能。

【资源目录】:

├──videos
| └──直播加餐|如何借力DeepSeek入局AI应用开发
| | └──2719f141-1955fcbea57-0000-0000-01d-dbacd.mp4 1.03G
├──01|DeepSeek“民用级”程序员使用指北.md 14.57kb
├──01|DeepSeek“民用级”程序员使用指北.mp3 2.44M
├──01|DeepSeek“民用级”程序员使用指北.pdf 11.34M
├──02|特训套路:FunctionCalling和ReAct如何让大模型更加智能?.md 15.75kb
├──02|特训套路:FunctionCalling和ReAct如何让大模型更加智能?.mp3 1.92M
├──02|特训套路:FunctionCalling和ReAct如何让大模型更加智能?.pdf 6.47M
├──03|快速上手(一):LobeChat+AI网关+Ollama打造高可用大模型集群.md 15.93kb
├──03|快速上手(一):LobeChat+AI网关+Ollama打造高可用大模型集群.mp3 1.96M
├──03|快速上手(一):LobeChat+AI网关+Ollama打造高可用大模型集群.pdf 13.46M
├──04|快速上手(二):LobeChat+AI网关+Ollama打造高可用大模型集群.md 13.18kb
├──04|快速上手(二):LobeChat+AI网关+Ollama打造高可用大模型集群.mp3 1.85M
├──04|快速上手(二):LobeChat+AI网关+Ollama打造高可用大模型集群.pdf 17.36M
├──05|进阶部署(一):Kubernetes资源创建与部署.md 15.43kb
├──05|进阶部署(一):Kubernetes资源创建与部署.mp3 2.16M
├──05|进阶部署(一):Kubernetes资源创建与部署.pdf 5.42M
├──06-进阶部署(二):非量化版DeepSeek分布式部署方案实战.md 15.00kb
├──06-进阶部署(二):非量化版DeepSeek分布式部署方案实战.mp3 2.13M
├──06-进阶部署(二):非量化版DeepSeek分布式部署方案实战.pdf 3.27M
├──07-进阶部署(三):非量化版DeepSeek分布式部署方案实战.md 16.01kb
├──07-进阶部署(三):非量化版DeepSeek分布式部署方案实战.mp3 1.79M
├──07-进阶部署(三):非量化版DeepSeek分布式部署方案实战.pdf 4.68M
├──08-llama.cpp部署:无GPU服务器如何部署DeepSeek?.md 11.90kb
├──08-llama.cpp部署:无GPU服务器如何部署DeepSeek?.mp3 1.84M
├──08-llama.cpp部署:无GPU服务器如何部署DeepSeek?.pdf 5.73M
├──09|体验微调:微调DeepSeek-R1大模型,实现新闻分类器.md 15.13kb
├──09|体验微调:微调DeepSeek-R1大模型,实现新闻分类器.mp3 2.17M
├──09|体验微调:微调DeepSeek-R1大模型,实现新闻分类器.pdf 3.57M
├──10|体验蒸馏:如何蒸馏一个自己的DeepSeek-R1大模型.md 11.91kb
├──10|体验蒸馏:如何蒸馏一个自己的DeepSeek-R1大模型.mp3 1.22M
├──10|体验蒸馏:如何蒸馏一个自己的DeepSeek-R1大模型.pdf 3.47M
├──加餐:使用AutoDL快速部署模型.md 6.04kb
├──加餐:使用AutoDL快速部署模型.mp3 933.55kb
├──加餐:使用AutoDL快速部署模型.pdf 4.14M
├──加餐|Agent的前辈:FunctionCalling.md 17.02kb
├──加餐|Agent的前辈:FunctionCalling.mp3 2.18M
├──加餐|Agent的前辈:FunctionCalling.pdf 4.39M
├──开篇词|借DeepSeek东风,开启AI应用开发之旅.md 7.20kb
├──开篇词|借DeepSeek东风,开启AI应用开发之旅.mp3 1.23M
├──开篇词|借DeepSeek东风,开启AI应用开发之旅.pdf 25.11M
├──直播加餐|如何借力DeepSeek入局AI应用开发.md 0.85kb
└──直播加餐|如何借力DeepSeek入局AI应用开发.pdf 758.49kb

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