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編輯推薦： 核心内容：四层生态全景——技术人的战略地图。提出“四层生态全景框架”，清晰地勾勒出DeepSeek从底层支撑到顶层应用的完整链条。构建一个更加立体、更加贴近实际的 DeepSeek 生态全景视图。 独特价值：开发者与管理者双赢指南。精准解决了开发者和技术管理者在拥抱DeepSeek生态时最关心的问题。 对于开发者：是一本深度实操手册，从本地一键部署（如FlagOS），到模型量化压缩（W4A16）等硬核技术，再到运用智能体构建RAG应用，书中提供了清晰的、可落地的全流程指南。对于技术管理者：是一本战略决策参考书，深刻理解DeepSeek带来的降本增效空间和商业创新机会。解决风险顾虑，实现安全合规部署。 生态共识：一本书背后的产业力量，书中满载20 行业真实案例，覆盖医疗、教育、制造等。 读者收获：无论你是想贡献代码优化模型，还是想在企业中探索AI落地路径，或是想构建从技术到商业的全栈视野，这本书都能提供宝贵的指引。 內容簡介： 本书是一本为大模型应用开发者量身打造的DeepSeek实践指南与生态洞察手册，旨在帮助开发者掌握DeepSeek开源生态的技术脉络与应用路径，并深度解析DeepSeek庞大且充满活力的商业生态系统。全书以DeepSeek生态的四大核心层次——基石层（GPU/NPU芯片、AI操作系统、AI数据库等）、云服务层（IaaS、SaaS、MaaS 模式下的云服务厂商）、企业软件层（ERP、CRM、桌面操作系统、Kubernetes、OpenStack等企业级软件）及甲方应用层为主线，系统呈现从技术开发到商业落地的完整图景。本书汇聚了20余家代表性企业的典型落地案例，通过丰富的行业分析和翔实的技术解析，介绍了DeepSeek生态在技术落地与商业扩展中的价值链条，为读者提供兼具实践性与前瞻性的视角。 本书适合大模型应用开发者、具备技术背景的产品经理和企业管理者阅读，旨在帮助他们理解DeepSeek在降低成本、提高效率和促进商业创新中的核心价值。 關於作者： 主编简介 谭中意 开源专家，中国开源推进联盟常务副秘书长，开放原子基金会技术监督委员会主席，CCF开源发展技术委员会常委，国际内源基金会InnerSource Commons 董事，Apache基金会正式成员。在Sun、百度、腾讯、第四范式等有超过20年的开源相关工作经验，对AI、DevOps、开源等领域有深入的理解和实践经验。 狄安 资深企业数字化专家和开源战略专家，企业级软件服务领域的连续创业者。曾任职普华永道咨询部，是国内最早从事ERP、CRM、BI和大数据领域工作的专家之一，曾担任过Sage中国区CEO。企业管理软件领域的连续创业家，创立过如FirstBI、卓越动力、SPSS中国、蓝灯数据等多家软件企业。 刘闻欢 统信软件 CEO。2004发起deepin操作系统社区，2011年创建武汉深之度科技，2019年创立统信软件并担任总经理，从事国产操作系统研发和推广超过20年。2023年带领统信软件发起中国桌面操作系统根社区，并推出与操作系统整合的UOS AI。 编委简介 韩 鹏 中软国际AIGC研究院执行院长兼解放号副总裁，开放原子开源基金会TOC成员，中国软协理事会专家委员会委员，在企业级人工智能、云原生和应用平台等领域拥有丰富经验，主导多个国家级应用平台建设和行业AI场景落地，所打造的JointPilot灵析AI应用平台、问系列Agent、ResourceOne中间件等产品拥有广泛的行业应用和良好的客户口碑。 顾正嘉 中软国际AIGC研究院秘书长、解放号生态业务部总经理，负责主导公司AIGC技术和大模型的业务创新研究，并推动大模型产品和解决方案的业务孵化。 杨 勇 龙蜥社区技术委员会主席，阿里云基础软件部资深技术总监。曾就职于 EMC、甲骨文、SUN 中国工程研究院等公司，领导过业界一系列存储、操作系统产研团队的创新研究和工程项目。 马 腾 在阿里云主要从事基础软件国产化方向的研究工作，针对基础软件尤其是大模型推理框架在新硬件环境下不再适用的问题，提出若干创新的系统设计及软硬协同方法。在SOSP、ASPLOS、ATC、SC、INFOCOM、VLDB、TPDS等国际顶级会议或期刊上发表论文二十余篇。其研究成果已经成功应用于阿里云的多个核心业务中。 张 佳 在阿里云基础软件系统安全团队担任安全架构师，长期深耕机密计算领域，并带领团队在技术预研、开源社区贡献和产品化落地领域不断创新和突破，形成以机密计算技术为基础的端云一体AI数据安全与隐私保护方案。 黄敏杰 腾讯操作系统研发专家，OpenCloudOS社区 AI SIG Maintainer。主导腾讯操作系统智能管家TManager及智能助手TAI/OCAI的设计和研发工作，并深度参与操作系统研发、安全、开源社区及信创认证等工作。硕士毕业于香港科技大学，本科毕业于北京理工大学，曾就职于华为云从事云计算工作。 郭长波 北京易捷思达科技发展有限公司创始工程师，先后参与产品开发，负责产品发布，历任产品部、售前负责人，当前主要负责海外业务拓展。在IBM工作期间，是中国最早参与云计算开源项目OpenStack的工程师。2025年再次当选OpenInfra基金会个人独立董事。 颜 开 上海道客网络科技有限公司首席架构师。曾获上海市经信系统青年岗位能手、上海市产业青年先锋、“十大杰出软件工程师”（中国电子信息行业联合会评选）、福布斯中国30岁以下精英等荣誉称号，并获得21项国家发明专利。 张红兵 上海道客DaoCloud首席运营官，上海市五一劳动奖章获得者，Linux基金会首个边缘毕业项目KubeEdge TSC。拥有20年云计算及开源技术从业经验，曾任IBM、EMC高管，创建IBM中国Linux技术中心。 要海峰 开源贡献者，长期深耕于Linux、CNCF和AI社区，主要参与Kubernetes、Istio、OpenTelemetry、vLLM和PyTorch 等项目的文档维护与社区协作。作为CNCF大使，致力于推动云原生和人工智能技术的普及与实践，并积极组织和参与社区活动。 汤 庆 本科毕业于北京交通大学，硕士毕业于中国人民大学，曾就职于北京商汤科技有限公司，从事云原生数据库开发。北京奥星贝斯科技有限公司 OceanBase 技术专家，深耕分布式数据库底层架构，专注于 OceanBase 故障诊断、根因分析与性能优化工作。 庄怀轩 硕士毕业于南开大学，拥有17年信息技术行业从业经验。用友网络解决方案专家，长期致力于云计算和数据智能框架的底层研究和技术推广，专注于云原生和人工智能生态相关技术和理念。曾就职于中国电科第十五研究所、大连华信、Dell/EMC/VMware中国、Pivotal和Portworx等硅谷顶级技术创新公司。 吴官林 拥有十多年AI项目落地经验，近期尝试生成式推荐系统架构落地。负责机器学习平台、推荐/搜索架构和实验平台落地，服务数百个内容分发和商业化场景并带来效果和效率的提升。 黄 彬 网易云音乐算法平台专家，计算引擎团队负责人。负责网易云音乐算法工程体系的标准化建设，主导了模型推理平台、检索平台、存储平台的建设等。在推荐系统的工程落地与多平台的性能优化方面具有丰富经验。 王长金 中兴通讯算力及核心网产品规划总工，在电信网络产品、云计算产品、智算产品领域拥有超过15年的研发和规划经验。目前负责算力及核心网产品线的开源规划工作，积极参与LF Networking、OpenInfra Foundation、Cloud Native Computing Foundation等开源社区的技术生态建设工作。 张 卫 小米集团技术委员会专家算法工程师，负责AI创新应用的相关工作，包括智能代码助手、智能数据分析和智能问答助手等。 邵剑秋 上海宜思企业管理咨询有限公司创始人，智能流程编排平台 ORION 的发起人与核心设计者，致力于推动流程自动化与人工智能技术在各行业的深度融合。 唐清原 解决方案架构师，开源技术爱好者，专注于数据分析与生成式人工智能产品服务架构设计及解决方案。拥有超过10年的数据领域研发及架构设计经验，历任 IBM 咨询顾问、Oracle 高级咨询顾问，以及澳新银行数据部领域架构师、GenAI解决方案架构师等职务。 任紫东 操作系统资深专家，曾在微软、红帽操作系统公司从事相关工作近15年。对国产操作系统建设与突破、开源社区运营与发展等有较深刻的理解，参加过华为主导的欧拉社区、阿里云主导的龙蜥社区等开源社区的建设。在信息技术应用创新整体政策、行业进展，以及核心操作系统、芯片等领域有丰富经验。 曹 州 北京智源人工智能研究院AI框架系统工程师，负责AI框架工具链与生态方向和大模型业务的训练和推理工作，FlagScale框架的核心开发者。曾先后参与华为MindSpore、百度PaddlePaddle和智源FlagScale框架研发。 常 韬 北京智源人工智能研究院AI框架系统工程师，负责通信库方向的研发与优化，FlagCX统一通信库架构设计和核心开发者。长期从事通信库、异构加速、高性能计算等方面的工作。先后参与百度智能云AIAK加速套件和智源FlagCX统一通信库研发工作。 陈 卓 北京智源人工智能研究院AI框架FlagScale团队成员，负责推理部署方向的研发与优化。曾加入华为MindSpore和百度PaddlePaddle团队，主要研发方向包括框架、模型压缩、算子体系。 王 震 北京智源人工智能研究院AI编译器研发工程师，负责FlagGems算子库开发和模型适配优化等工作。曾先后参与百度PaddlePaddle和智源FlagGems研发。 杨锐林 北京智源人工智能研究院AI编译器工程师，负责FlagTree和FlagGems开发等工作，曾先后参与百度PaddlePaddle与智源FlagOpen生态开发。 祝海林 Auto-Coder/InfiniSynapse/Byzer-SQL 系列作者，前Kyligence技术合伙人，现任IDEA研究院AI辅助编程工程师。致力于使用AI赋能数据和编程，开发了AI辅助编程工具auto-coder系列，推出了纯llm-native RAG 框架auto-coder.rag及AI辅助分析工具 InfiniSynapse。 王家琦 香港浸会大学理学硕士研究生，山东大学人工智能研究生（在读），浪潮数字企业平台软件研发部总体架构与技术保障处经理，在人工智能、aPaaS平台领域具备扎实的理论基础与项目实战经验，主导海岳大模型、海岳PaaS平台等多个产品方案。 杜宏伟 济南市企业服务大模型技术重点实验室副主任、浪潮集团博士后，从事生成式 AI、自然语言处理领域的研发工作。担任人工智能、模式识别、计算机视觉等领域多个国际顶级期刊的审稿专家。 杨 攀 硅基流动联合创始人、增长副总裁。中国知名的连续科技创业者，广泛连接中国科技创业生态系统。作为融云的联合创始人和前首席技术官、大规模高并发即时通信和社交平台领域的资深专家，在MSN、飞信和融云三个十亿级平台的产品研发和运营中发挥了关键作用。拥有十年为面向全球的中国开发者提供支持的经验，深刻理解全球市场、用户增长和业务合规要求，并担任多家公司的全球化顾问。 孙 策 中兴通讯终端产品规划总工程师、战略专家组成员，长期跟踪XR、3D显示、AI等新技术在终端产品上的发展与应用。 张家驹 红帽亚太区CTO办公室首席架构师兼大中华区CTO。拥有20年开源领域研发经验，专注开源软件发展及社区生态建设。技术专长涵盖Linux操作系统、分布式架构、存储与高可用系统、虚拟化技术、云计算平台、容器及云原生体系、AI基础设施等，在多个国际开源项目中拥有个人代码贡献并领导团队参与核心开发。 目錄： 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 D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 內容試閱： 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。其次，要特别感谢“中国开源之父”、中国开源推进联盟名誉主席陆首群为本书作序，特别感谢（按姓氏拼音排序）陈立东、崔宝秋、何宝宏、红薯、李昊阳、林咏华、罗小江、马涛、万如意、王铁震、袁进辉、郑伟波等专家推荐本书，并提出了许多宝贵的意见。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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