本書系統闡述了DeepSeek大模型架構、部署及應用實戰的相關內容。從人工智能和大模型的基礎理論出發，深入剖析了DeepSeek的底層技術，如Transformer架構、混合專家、動態任務分配、稀疏激活及歸一化等關鍵技術，並詳細介紹了模型訓練、優化和推理的前沿方法。書中不僅展示了DeepSeek在多模態模型和推理系統中的技術優勢，還提供了豐富的實戰案例，涵蓋了從本地部署到雲端應用，再到與辦公軟件、開發工具和Web交互系統的無縫集成。通過理論解析與實踐演示，讀者將獲得從模型設計到實際應用全流程的詳細指導。 本書非常適合人工智能領域的技術開發者、系統架構師，以及初探大模型應用的愛好者學習，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。