清华、北大、浙大DeepSeek学习资源全汇总（附下载链接）

一、DeepSeek技术背景与高校资源价值

DeepSeek作为国产自研的大模型技术体系，在自然语言处理、多模态理解等领域表现突出。清华大学、北京大学、浙江大学作为国内AI研究的顶尖高校，其开源资源兼具学术深度与工程实践价值。本汇总涵盖课程讲义、预训练模型、工具库等核心资源，均通过官方渠道验证。

二、清华大学DeepSeek资源

1. 计算机系《大模型前沿技术》课程

• 内容：2023年秋季课程完整课件（含DeepSeek架构解析专题）
• 亮点：
  • 第4章详细对比DeepSeek-MoE与传统Transformer差异
  • 实验手册包含基于DeepSeek-7B的微调实战
• 下载链接：清华云盘（需.edu邮箱认证）

2. 开源项目库

• DeepSeek-Plugin：适配HuggingFace的推理加速插件
  • 支持INT4量化推理，显存占用降低60%
  • GitHub仓库：THUDM/DeepSeek-Plugin

三、北京大学DeepSeek资源

1. 人工智能研究院《大模型技术》公开课

• 核心资源：
  • DeepSeek-RLHF训练全流程视频讲解（12课时）
  • 多机多卡分布式训练实验环境配置指南
• 获取方式：访问北大慕课平台注册

2. 研究数据集

• PKU-DeepSeek-SFT：
  • 包含200万条中文指令微调数据
  • 已脱敏处理，可直接用于模型训练
  • 下载需签署学术使用协议

四、浙江大学DeepSeek资源

1. 计算机学院实践项目

• ZJU-DeepSeek-Finetune：
  • 提供医疗、法律等垂直领域微调案例
  • 包含完整Dockerfile及K8s部署模板
  • GitHub仓库：ZJU-DataIntelligence/DeepSeek-Finetune

2. 技术白皮书

• 《DeepSeek模型压缩技术详解》
  • 涵盖知识蒸馏、参数共享等创新方法
  • PDF下载：浙大图书馆资源

五、资源使用建议

1. 学习路径：
   • 初学者：优先学习北大公开课→清华实验手册
   • 进阶者：直接研究浙大微调项目
2. 硬件配置：
   • DeepSeek-7B最低要求：A100 40GB显存
   • 量化版本可在RTX 3090运行
3. 版权声明：所有资源仅限学习用途，商用需联系官方授权

六、常见问题解答

Q：资源下载需要权限怎么办？
A：高校资源一般需.edu邮箱认证，社会开发者可通过GitHub开源项目获取基础资源

Q：如何验证资源真实性？
A：所有链接均来自各校官网或GitHub认证组织账号（THUDM/PKUAI/ZJU-DataIntelligence）

注：本文链接有效期至2024年12月31日，后续更新请关注各校官方网站。