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
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本文深入解析DeepSeek-R1模型在推理和训练阶段的显存与内存需求，从模型架构、计算复杂度、优化策略三个维度展开分析，提供量化公式、优化方案及代码示例，帮助开发者高效部署模型。
本文为开发者提供DeepSeek模型从零开始的本地部署指南及API调用方法，涵盖环境配置、模型下载、服务启动及接口测试全流程，助力开发者实现AI能力私有化部署。
本文深入解析DeepSeek系列模型的硬件需求、软件环境配置及性能优化策略，提供从单机部署到分布式训练的完整技术方案，助力开发者高效运行大模型。
本文详细解析DeepSeek系列模型的运行配置需求，涵盖硬件选型、软件环境、参数调优及分布式部署方案，为开发者提供可落地的技术实现路径。
本文深入探讨部署DeepSeek模型所需的显存容量，分析不同模型规模、批处理大小及优化技术对显存的影响，为开发者提供硬件选型与资源优化的实用指南。
本文详解如何用DeepSeek v3在10分钟内搭建企业级本地私有知识库，涵盖环境配置、数据加载、向量库构建、API调用等全流程，助力企业实现AI私有化部署。
本文探讨云电脑接入DeepSeek的可行性，分析ToDesk云电脑、海马云、顺网云三大平台的AI潜能，揭示技术融合如何重构云服务生态。
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本文详细介绍本地部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖硬件配置、环境搭建、模型下载与转换、推理服务启动等关键步骤，帮助开发者及企业用户实现高效稳定的本地化AI部署。
本文从模型架构、计算模式、硬件适配三个维度，系统解析DeepSeek-R1模型在推理与训练阶段的显存与内存占用机制，结合量化技术、内存优化策略及实际部署案例，为开发者提供硬件选型与性能调优的完整指南。
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