這是一本系統剖析DeepSeek系列大模型技術體系與實踐路徑的專著。本書立足于作者在大模型研發一線的深厚積累，結合深度學習、強化學習、分布式系統與模型優化等多領域知識，全面闡述 DeepSeek在模型架構、訓練推理、基礎設施及數據工程等方面的核心突破與工程實踐。全書兼具理論嚴謹性與實踐指導性，旨在幫助AI研究者、工程師和技術決策者深入理解當代大模型的關鍵技術，掌握高效、低成本構建和部署先進AI系統的方法。

本書分為兩部分。

第一部分　DeepSeek學習前置知識(第1～5章)??

從DeepSeek的模型概述和重要突破切入，系統介紹經典Transformer架構、強化學習基礎、大語言模型中的RLHF和量化技術，以及分布式訓練的基礎知識，為讀者奠定堅實的理論和技術基礎。

第二部分　DeepSeek核心技術(第6～11章)??

首先，深入解析DeepSeek的模型架構創新，包括 MoE、MLA與分詞器設計，探討跨模態對齊、負載均衡、基礎設施優化及數據處理等關鍵議題，揭示其在高性能、低資源消耗背後的系統級工程實現。

然後，聚焦DeepSeek V3、VL2及開源推理模型的訓練邏輯、推理及優化，涵蓋訓練策略、超參數設計、數據構建以及Prefill、Decode等推理階段的深度優化，為構建高效、可擴展的AI系統提供完整方法論和實戰參考。

本書不僅透徹解讀技術報告，更重視將前沿理論與工業實踐相結合，幫助讀者理解AI系統構建的本質規律與發展趨勢，為學術界和工業界提供了一條清晰、可複現的高效能人工智能研發路徑。