大型语言模型如DeepSeek正在重塑人工智能领域，但其训练过程对大多数开发者而言仍是一个"黑箱"。本文深入剖析DeepSeek大模型训练的核心技术，包括Transformer架构、分布式训练策略、混合精度计算等关键技术。我们将通过2000+行详细注释的PyTorch代码，展示如何从零开始构建和训练一个类DeepSeek模型。文章涵盖自注意力机制数学原理、数据并行处理、梯度累积等高级主题，并提供了完整的训练循环实现、性能优化技巧以及模型评估方法。无论您是希望深入理解大模型工作原理的研究者，还是计划训练自定