天津大学｜1-2合集来啦，92页PPT合集“实事求是”，DeepSeek原理、部署、使用、安全详细解读！

《深度解读DeepSeek：部署、使用、安全》（第二篇）是由天津大学自然语言处理实验室团队联合伏羲传语（OpenEval）共同编写的技术文档，聚焦DeepSeek大模型的全流程应用与安全保障。本报告系统解析了模型部署、高效使用及安全防护的核心要点，并融合智慧政务、医疗、教育等场景的实战案例，为开发者与行业用户提供一站式技术指南。

第一篇为《深入解读DeepSeek：原理与效应》，是由天津大学自然语言处理实验室熊德意教授团队联合伏羲传语（OpenEval）共同撰写的前沿技术报告，聚焦DeepSeek大语言模型的技术原理、发展路线与行业影响。本报告从技术底层逻辑出发，系统解析了DeepSeek的架构创新、推理能力突破及其对全球AI竞争格局的颠覆性效应，为理解中国AI技术的跨越式发展提供了深度视角。

本次主要介绍第二篇文档，该文档不仅是中国AI技术发展的缩影，更为新媒体从业者提供了从思维革新到工具赋能的完整解决方案。

各章节内容主要如下：

01 DeepSeek本地化部署

- API调用部署：通过官方接口快速集成，依赖网络连接与密钥管理，适合轻量级应用。
- 本地化部署：需高端算力服务器支持，支持私有数据微调与插件开发，数据全程闭环，但需专职运维团队。涵盖全量版、蒸馏版、量化版模型的硬件适配与部署脚本示例。

02 DeepSeek使用方法与技巧

- 十大提示词原则：明确目标、分步拆解、角色设定、结构化输出等技巧，精准引导模型生成高质量内容。
- 多场景应用实例：覆盖公安反诈宣传、税务合规审查、政务工单管理、教育课程设计、医疗辅助诊断等场景，提供从输入到输出的完整解决方案。

03 DeepSeek安全

-大模型风险分类：剖析价值观错位（偏见、隐私泄露）、越狱攻击（黑盒/白盒攻击策略）、误用滥用（虚假信息、深度伪造）等核心风险。
- 防御与治理：提出技术措施（训练优化、评估框架）与监管策略（政策提案、安全指南），强调模型安全与伦理对齐的全局视角。

亮点总结

- 实战导向：提供代码脚本、部署参数、UI框架搭建指南，降低技术落地门槛。
- 场景全覆盖：从代码优化到古诗翻译，从户籍管理到术后康复，展现模型多领域适配能力。
- 安全纵深防御：结合学术研究与真实案例（如电信诈骗、虚假信息传播），构建“技术+治理”双维防护体系。

本报告不仅体现国产大模型的技术突破，更为企业级应用与开发者生态建设提供了可复用的方法论，是中国AI技术从理论到实践的重要里程碑。

以下是文档的部分内容，全文48页：

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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