揭秘 DeepSeek与智算云平台完美碰撞，为深度学习注入神秘加速力
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一、深度学习的崛起之路：
在数字化时代，深度学习作为机器学习的关键分支，以多层神经网络赋予机器类似人类的分析学习能力，可精准识别文字、图像、声音等数据。其 “深度” 体现在神经网络通常达 8 层以上，能从海量数据中挖掘内在规律并构建特征表示。
深度学习发展历程意义深远。1965 年，伊瓦赫年科团队提出首个深度神经网络及数据处理分组方法，训练出 8 层网络，开启其发展进程。1979 年福岛邦彦的 “卷积神经网络” Neocognitron，1985 年鲁姆哈特等人揭示的神经网络反向传播机制，都推动着它不断进步。
1999 年 GPU 诞生，其强大并行计算能力 10 年内让神经网络计算速度提升 1000 倍，深度学习开始在竞争中崭露头角。2006 年辛顿在《科学》发表论文，标志着深度学习成为人工智能独立分支。此后，ImageNet 数据集、AlexNet 卷积神经网络、Google TPU 芯片等一系列突破，推动深度学习在自然语言处理、语音识别、图像处理等多领域广泛应用，深刻改变人们生活与工作方式 。
二、DeepSeek：
2.1DeepSeek 的发展脉络：
DeepSeek 作为通用人工智能领域的杰出代表，自 2023 年由幻方科技创始人梁文锋创立以来，便以迅猛之势在 AI 领域掀起了阵阵波澜。其发展历程堪称一部充满创新与突破的奋斗史。
成立之初，DeepSeek 便专注于大模型及相关技术的研究，立志通过技术创新推动 AI 技术的普及与应用。2024 年，DeepSeek 发布的 DeepSeek-V2 横空出世，凭借其先进的技术架构和卓越的性能表现，震惊了整个行业，让世界看到了中国 AI 技术的强大实力。紧接着，2025 年 1 月 DeepSeek-R1 重磅登场，其性能更是超越了美国 OpenAI 的 o1，且完全开源，这一举措犹如一颗重磅炸弹，在全球 AI 社区引发了热烈反响，吸引了无数开发者的关注与参与，进一步推动了 AI 技术的开源生态建设。
2.2核心技术解析：
深度学习技术：
DeepSeek 经海量数据深度训练，擅长挖掘数据规律，能为用户提供个性化建议与解决方案。以电商领域为例，依据用户浏览、购买记录及偏好等多维度数据，精准把握潜在需求，推荐心仪商品，提升购物体验与销售转化率。
自然语言处理（NLP）技术：
DeepSeek 自然语言理解能力卓越，能像人类一样理解各类语言含义，自然流畅地与用户对话，无论是日常闲聊还是专业知识问答都应对自如。在智能客服场景中，可快速理解用户问题并提供准确解答，大幅提升客服效率，降低企业人力成本。
知识图谱技术：
DeepSeek 构建了庞大精准的知识图谱，存储海量结构化知识。面对用户问题，能迅速在知识图谱中检索相关信息，提供全面答案。在医疗领域，根据患者症状描述，结合医学知识，快速给出疾病诊断与治疗建议，辅助医生诊断。
混合专家模型（MoE）技术：
DeepSeek 采用的 MoE 框架是技术创新亮点。该框架训练多个专家模型，可依据输入数据特征动态选择最合适的模型处理任务，实现复杂任务高效处理。在图像识别与分类中，不同专家模型针对不同图像特征学习识别，输入图像时，MoE 框架快速判断特征，选择擅长模型分析，提高识别准确率与效率。
多头潜在注意力机制（MLA）技术：
MLA 技术是 DeepSeek 核心竞争力之一。通过减少 KV 矩阵重复计算，显著降低模型推理成本，提升运行效率。处理长文本时，传统注意力机制计算资源消耗大，而 MLA 技术智能聚焦关键信息，减少不必要计算，使 DeepSeek 在保证准确性的同时快速处理大规模文本数据。
大规模强化学习技术:
DeepSeek 运用大规模强化学习技术，增强模型推理与泛化能力，在多领域表现出色。自动驾驶领域，通过强化学习，模型学习不同路况、天气下的驾驶策略，根据实时环境反馈调整驾驶行为，实现安全高效自动驾驶。
2.3版本迭代与优化：
自推出以来，DeepSeek 不断进行版本迭代与优化，持续提升自身性能。2024 年 6 月，DeepSeek 推出网页版，为用户提供了更加便捷的使用方式，用户只需通过浏览器访问DeepSeek，即可轻松体验 DeepSeek 的强大功能。2024 年 9 月 5 日，DeepSeek 发布了 DeepSeek-V2.5 版本，该版本融合了 Chat 和 Coder 两个模型，显著提升了通用能力，在自然语言处理和代码生成等方面都取得了长足进步。2024 年 12 月 10 日，DeepSeek-V2.5 版本再次升级，数学能力在 MATH-500 基准测试中从 74.8% 提升至 82.8%，代码能力在 LiveCodebench 基准测试中的准确率从 29.2% 提升至 34.38%，中文写作与推理能力也得到了进一步优化。2024 年 12 月 26 日，deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3，在性能和功能上都有了新的突破。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek-R1 模型震撼发布，其卓越的性能超越了美国 OpenAI 的 o1，为用户带来了更加出色的使用体验。
三、蓝耘之高性能计算的坚实基石：
3.1蓝耘的技术实力剖析：
高性能计算硬件：
蓝耘服务器在计算硬件领域表现卓越。多核 CPU 能高效处理复杂算法逻辑与数据预处理。引入的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，单精度计算能力达 19.5 TFLOPS，并行计算架构出色。深度学习模型训练时，GPU 可将矩阵运算等任务分解为数千并行子任务高速运算，相比普通配置，能将数小时训练过程大幅缩短至几十分钟。例如训练大规模图像识别模型，可快速处理海量图像数据，加速模型收敛，助力模型更快学习图像特征与模式。
弹性扩展能力：
蓝耘服务器具备突出的弹性扩展能力，契合用户业务增长需求。存储上，基础配置有 10TB 高速 NVMe SSD，保障数据快速读写，满足深度学习对海量数据存储与访问要求。存储系统可通过增加模块或接入外部阵列，轻松扩展至 PB 级容量，应对数据量急剧增长。内存方面，支持大容量 DDR4 内存，最高可扩至 8TB，满足深度学习训练与推理时大规模数据缓存和处理需求，避免内存不足引发的性能瓶颈。如企业处理大规模数据集进行深度学习分析，蓝耘服务器通过扩展内存和存储，确保系统稳定高效运行。
绿色节能设计：
蓝耘服务器在追求高性能之际，重视能效优化。采用高效散热设计，优化散热结构并选用高性能散热材料，保障服务器长时间高负载运行时温度稳定，防止过热致性能下降和硬件损坏。选用低功耗硬件，在保障性能前提下，最大程度降低能耗，达成绿色节能目标。既有助于企业降低运营成本，又契合可持续发展理念，为环保助力 。
3.2在深度学习中的关键支撑作用：
提供强大算力支持：
在深度学习模型训练中，蓝耘高性能服务器集群是强大的算力保障。面对参数多达数十亿的大型模型，普通设备难以胜任，蓝耘集群却能轻松应对。借助高效资源调度系统，训练任务被合理分配至各计算节点，充分挖掘每个 CPU 核心与 GPU 芯片的运算潜力，确保模型训练高效、稳定。如训练超大规模语言模型时，蓝耘集群可快速处理海量文本数据，为训练筑牢算力根基。
优化任务执行效率：
蓝耘的任务优化机制极大提升深度学习任务效率。数据传输上，通过优化网络架构与缓存策略，减少数据读取和传输延迟，避免计算资源闲置。训练时，依据不同模型特点与需求，动态调配计算资源，优先满足计算密集型任务。以训练复杂 Transformer 模型为例，蓝耘机制能精准识别注意力计算等关键模块，为其分配更多 GPU 资源，加速训练进程，促使模型更快收敛至最优解。
四、DeepSeek 与蓝耘的深度融合：
4.1合作模式与协同机制：
技术研发协同：
DeepSeek 与蓝耘基于深度技术融合展开合作。算法专家与硬件工程师组成联合团队，针对深度学习模型训练的硬件需求，联合优化计算架构。如为提升数据并行效率，共同研发新型数据传输协议，减少计算节点间数据传输延迟，使模型训练时间缩短超 30%。
资源共享与定制：
蓝耘为 DeepSeek 定制高性能计算集群，依据模型训练特点优化硬件配置，如增加高速内存、优化 GPU 互联带宽。DeepSeek 的算法模型也为蓝耘硬件优化指明方向，经分析模型计算瓶颈，蓝耘针对性改进硬件设计。比如，因 DeepSeek 特定矩阵运算需求大，蓝耘优化运算单元设计，提升整体系统性能。
沟通与反馈机制：
双方构建高效沟通机制，定期举办技术交流会议，分享技术进展与市场需求。项目实施中设专门联络人员协调问题，建立快速反馈机制，及时处理模型训练时的性能问题或硬件故障。如 DeepSeek 训练时发现计算节点性能异常，蓝耘技术人员通过反馈机制迅速排查修复，保障训练连续性。
4.2结合带来的显著优势：
计算资源高效整合：
DeepSeek 智能算法与蓝耘高性能计算相遇，实现计算资源高效整合。蓝耘强大算力为 DeepSeek 处理大规模数据和复杂模型训练筑牢根基，DeepSeek 算法充分利用蓝耘硬件资源，避免浪费。训练超大规模语言模型时，蓝耘服务器集群快速处理海量文本，DeepSeek 优化算法合理分配资源，使计算资源利用率相比普通硬件提高超 40%，大幅降低计算成本。
提升自动化智能决策能力：
双方合作显著提升自动化智能决策能力。工业生产中，DeepSeek 智能分析模型结合蓝耘实时数据处理能力，实时监测分析生产线设备运行状态。一旦设备出现异常，系统迅速决策，调整参数或安排维护，避免事故，提高生产效率与产品质量。金融领域，基于 DeepSeek 风险评估模型和蓝耘高速计算能力，实时分析市场动态，快速做出投资决策。如股票交易市场，二者结合能在毫秒级时间内分析市场数据，及时捕捉投资机会，为投资者创造更高收益。
加速产品开发与创新：
在产品开发创新方面，合作加速产品迭代升级。以智能安防产品为例，DeepSeek 先进图像识别算法与蓝耘高效数据处理能力融合，快速开发出功能更强、性能更稳的安防监控系统。通过持续优化算法与硬件性能，新产品实现更精准目标识别、更快速报警响应，保障用户安全。合作还催生新创意，如结合 AI 与边缘计算的新型智能设备。统计显示，合作后新产品研发周期平均缩短超 20%，市场竞争力大幅提升。
那该如何注册并使用蓝耘呢？
首先点击链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131）
下面我们来到：
注册完直接登录即可：
可以点击这里：
这里不仅接入了 r1模型还有v3：
使用效果：
蓝耘应用市场支持了通义万相2.1文生图，文生视频的部署：
阿里发布视频模型万相2.1。本项目是其中的文生图功能模块。语言处理使用本地部署的通义千问Qwen2.5_7B。文生成图模型使用Wan2.1-T2V-1.3B。
点击购买：
启动：
下面就是如何操作：
在页面左侧输入关键词。可以在下面切换中英文（CH/EN）
点击关键词下面的Prompt Enhance按钮，几分钟后生成更加丰富的提示词。
在页面左下方点击Generate Image按钮，几分钟后生成图像在页面右侧。
在这边输入我们要描述的内容：
最后等会加载完在右侧会生成效果：
这样就成功生成了；文生视频也是如此；这里就不演示了。
五、基于蓝耘配置的 DeepSeek 深度学习实战：
5.1蓝耘元生代平台支持：
蓝耘元生代容器平台为 DeepSeek 的深度学习应用提供了强大的支持。该平台上线 DeepSeek 系列模型后，受到了众多开发者和用户的热烈欢迎。为满足开发者对更高性能 DeepSeek 服务的需求，蓝耘元生代推理引擎现已上线满血版 DeepSeek R1/V3，支持在线体验和 API 调用，并采用按 token 计费、按小时整点结算的模式，同时为用户提供 500 万不限时的免费 tokens，大大降低了用户的使用成本。
蓝耘元生代推理引擎作为一站式大模型应用开发平台，具有诸多优势。用户可以通过直观的界面，轻松部署大模型应用，在数小时内完成专属模型的训练，大幅提升了创新效率。在大模型调用方面，用户只需几行代码，即可与大模型进行对话，实现内容创作、摘要生成等功能。例如，在内容创作场景中，用户可以调用 DeepSeek 模型，输入创作主题和要求，模型能够快速生成高质量的文章内容，为创作者提供了极大的便利。在智能客服搭建方面，用户可以通过界面化应用构建，打造专属的 AI 助手，高效处理客户咨询。通过元生代推理引擎的界面化微调功能，用户无需编程基础，即可完成模型定制，使其更贴合特定业务场景的需求。
5.2代码示例展示：
使用蓝耘服务器的 GPU 加速深度学习任务（PyTorch 示例）：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
# 加载训练数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64,
shuffle=True)
# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__();
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 53 * 53, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 53 * 53)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 初始化模型并将其移至GPU上（假设蓝耘服务器有可用GPU）
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = Net().to(device)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')
我们利用 PyTorch 框架构建了一个简单的卷积神经网络用于图像分类任务（以 CIFAR - 10 数据集为例）。通过torch.device判断蓝耘服务器是否有可用的 GPU，如果有则将模型和数据移至 GPU 上进行计算。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器，经过多个 epoch 的训练，模型逐渐收敛。蓝耘服务器强大的 GPU 计算能力能够加速卷积和矩阵运算等操作，大幅缩短训练时间。
利用蓝耘服务器的分布式计算能力进行大规模模型训练（TensorFlow + Horovod 示例）：
import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 初始化Horovod
hvd.init()
# 配置GPU使用
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
if gpus:
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[hvd.local_rank()], 'GPU')
# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((-1, 28 * 28)).astype('float32') / 255.0
test_images = test_images.reshape((-1, 28 * 28)).astype('float32') / 255.0
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
# 构建模型
model = Sequential([
Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
# 定义损失函数和优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.001 * hvd.size())
criterion = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
# Horovod分布式训练设置
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)
callbacks = [
hvd.callbacks.BroadcastGlobalVariablesCallback(0),
]
# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer,
loss=criterion,
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels,
batch_size=128,
epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels),
callbacks=callbacks)
如何在蓝耘服务器的分布式环境下，利用 TensorFlow 和 Horovod 进行大规模模型训练。通过 Horovod 初始化进程，配置每个进程使用对应的 GPU 资源。加载 MNIST 数据集并进行预处理后，构建一个简单的全连接神经网络模型。使用hvd.DistributedOptimizer对优化器进行封装，实现分布式训练。在训练过程中，通过BroadcastGlobalVariablesCallback回调函数确保所有进程的模型参数初始化一致。蓝耘服务器的分布式计算能力使得模型能够在多个 GPU 节点上并行训练，大大提高了训练效率，尤其适用于大规模数据集和复杂模型的训练任务。
基于蓝耘服务器的存储和计算资源进行 DeepSeek 微调（以文本分类为例）：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载DeepSeek模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek - model - path')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('deepseek - model - path', num_labels = 2)
# 假设蓝耘服务器上存储了自定义的文本分类数据集
data = pd.read_csv('blueyun - stored - data.csv')
texts = data['text'].tolist()
labels = data['label'].tolist()
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, labels, tokenizer):
self.texts = texts
self.labels = labels
self.tokenizer = tokenizer
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
text = self.texts[idx]
label = self.labels[idx]
encoding = self.tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length = 128, return_tensors='pt')
input_ids = encoding['input_ids'].squeeze()
attention_mask = encoding['attention_mask'].squeeze()
return {
'input_ids': input_ids,
'attention_mask': attention_mask,
'labels': torch.tensor(label, dtype = torch.long)
}
dataset = CustomDataset(texts, labels, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size = 16, shuffle=True)
# 定义损失函数和优化器
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr = 2e - 5)
# 微调模型
for epoch in range(3):
model.train()
running_loss = 0.0
for batch in dataloader:
input_ids = batch['input_ids'].to(device)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
labels = batch['labels'].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels = labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(dataloader)}')
如何基于蓝耘服务器的存储资源读取自定义文本分类数据集，并利用其计算资源对 DeepSeek 模型进行微调。首先加载预训练的 DeepSeek 模型和分词器，然后从蓝耘服务器存储的 CSV 文件中读取文本数据和标签。定义一个自定义数据集类，将文本数据进行分词、编码处理，并转换为适合模型输入的格式。使用 DataLoader 对数据集进行批量处理。在微调过程中，将模型移至 GPU 上进行计算，定义交叉熵损失函数和 AdamW 优化器，通过多个 epoch 的训练，使模型能够更好地适应自定义数据集的文本分类任务。蓝耘服务器提供的高效存储和强大计算能力，保证了数据集的快速读取和模型的高效微调。
六、应用案例：
6.1医疗健康领域：
在医疗领域，DeepSeek 联合蓝耘高性能计算平台，快速处理医疗影像，构建精准疾病诊断模型，助力医生准确、及时诊断疾病，降低误诊率。还能深度学习药物数据，筛选潜在药物分子，大幅缩短研发时间，降低成本，推动医疗健康发展。
6.2金融风控领域：
在金融领域，DeepSeek 借助蓝耘高速网络架构与大容量存储的实时数据处理能力，精准评估风险。如个人信贷中，综合多维度数据构建模型。还能实时检测欺诈，分析交易特征，发现异常立即预警，保障金融交易安全稳定。
6.3自动驾驶领域：
在自动驾驶中，DeepSeek 借蓝耘高速数据处理与低延迟通信能力，实时分析传感器数据，识别目标、规划路径。遇突发状况能迅速决策，保障安全。在恶劣天气下，也能精准处理受干扰数据，增强环境感知，推动自动驾驶走向实用 。
七、DeepSeek 与蓝耘在探索中砥砺前行：
7.1面临的挑战与问题：
技术瓶颈突破：
DeepSeek 与蓝耘虽合作成果显著，但技术层面挑战重重。深度学习模型日趋复杂、数据量剧增，致计算资源需求呈指数级上升。训练超大规模人工智能模型时，现有资源常无法满足算力与内存需求，致使训练耗时久甚至无法开展。且深度学习模型可解释性差，复杂神经网络像 “黑匣子”，决策过程难理解，在医疗、金融等对决策解释要求高的领域，限制了模型应用。
数据安全与隐私保护：
深度学习应用涉及大量数据收集与使用，其中不乏用户敏感信息。保障数据在传输、存储及使用中的安全，防止泄露与滥用，关乎用户权益与企业信誉。如医疗领域，患者病历隐私一旦泄露，危害巨大。加之数据跨境流动增多，不同地区数据隐私法规有别，给数据安全管理增添难题。
人才短缺与培养：
深度学习快速发展，对专业人才要求极高，需兼备深厚数学、统计学知识，熟悉编程与算法设计，还要了解特定领域业务。但当前复合型人才匮乏，人才培养体系滞后，难跟上行业发展步伐。企业招聘与培养这类人才压力大，制约了 DeepSeek 与蓝耘合作成果的推广应用。
7.2未来发展趋势与前景：
技术创新突破：
展望未来，DeepSeek 与蓝耘有望在技术创新上实现更大飞跃。硬件层面，伴随量子计算、新型芯片技术发展，蓝耘或融入前沿技术打造更强大、高效计算平台。量子计算强大算力，有望将深度学习模型训练时间从数天或数周大幅缩短至数小时。算法方面，DeepSeek 可能在强化学习、生成对抗网络等领域取得新进展，提升智能水平与应用能力。如结合强化学习，能在动态环境中持续学习优化，实现更智能、自适应决策。
应用领域拓展：
双方合作将拓宽深度学习应用边界。教育领域，DeepSeek 智能教学系统与蓝耘高效计算能力结合，依据学生学习进度、知识掌握及习惯，推荐合适学习资源与练习，助力因材施教，提高学习效率。环保领域，通过深度学习分析海量环境数据，制定有效环保策略，监测应对气候变化，如分析卫星图像与气象数据，预测森林火灾风险，提前预防。
产业融合深化：
二者合作将推动人工智能与传统产业深度融合，助力产业升级。制造业中，深度学习质量检测系统实时监测生产过程，及时发现产品缺陷，提升质量与效率。农业领域，利用深度学习分析土壤、气象及作物生长状况，实现精准灌溉、施肥与病虫害防治，提升农业智能化水平。随着合作深入，将为经济社会发展带来更多创新机遇与增长动力，开启智能时代新篇 。
注册链接传送门：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131）
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