import、Code Review、反复调试,这些你觉得麻烦的小事,现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈,探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文深度解析DeepSeek系列五款模型(R1/V3/VL/V2/R1-Zero)的技术架构、性能差异及适用场景,通过结构化对比帮助开发者快速选择最优模型。
本文详细指导如何在VSCode中本地部署DeepSeek模型,构建隐私可控的AI开发环境。通过环境配置、模型加载和插件集成,开发者可实现低延迟推理、个性化训练及数据安全保护。
本文深度解析如何用两台顶配Mac Studio(总价超10万)搭建家庭级DeepSeek满血运行环境,从硬件选型、网络配置到性能优化全流程拆解,为开发者提供可复制的AI工作站搭建方案。
本文详细解析DeepSeek-V2.5模型的核心参数设置,涵盖基础配置、训练优化、推理部署等场景,提供可落地的调参策略与代码示例,助力开发者高效实现模型性能最大化。
告别“模型羡慕症”!本文详细拆解在GpuGeek平台从环境配置到模型部署的全流程,提供代码示例与避坑指南,助你快速构建低成本、高性能的专属大模型。
本文详细介绍了在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型的完整流程,涵盖环境配置、模型下载、依赖安装、推理代码编写及优化等关键步骤,助力开发者实现本地化AI应用。
本文围绕DeepSeek私有化部署的五大核心要素展开,详细解析模型参数、运行参数、算力硬件、配套生态及软件栈的选型逻辑,提供可落地的技术建议与风险规避策略。
本文深度解析DeepSeek如何引爆AI圈,从技术架构、训练策略到应用场景全面剖析深度学习大模型,为开发者与企业提供实战指南。
本文详细阐述如何基于飞桨PaddleNLP 3.0框架,完成DeepSeek-R1蒸馏大模型的本地化部署,涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务化部署全流程,助力开发者构建高效稳定的AI应用。
本文深度解析deepseek-r1:671B参数满血模型的免费使用策略,从技术架构、应用场景到实操指南,助力开发者与企业高效突破算力瓶颈。