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
本文详细阐述如何将通用大模型DeepSeek R1通过领域适配、知识增强和推理优化，微调为具备专业医疗诊断能力的DeepDoctor系统。通过分阶段实施数据工程、模型训练和安全验证，构建符合医疗行业标准的AI医生解决方案。
本文详解如何基于DeepSeek R1微调定制化大模型，并结合Ollama实现本地私有化部署，涵盖技术原理、工具链选择、微调策略及安全优化，助力开发者构建低成本、高性能的AI解决方案。
本文聚焦金融银行系统接入Deepseek-R1模型的三大技术路径——模型蒸馏、微调优化与RAG增强，通过对比技术原理、实施成本与适用场景，为金融机构提供可落地的技术选型指南。
本文详细解析了DeepSeek模型的本地部署流程、个人数据库的搭建方法以及模型微调的技术要点，为开发者提供了一套完整的从部署到优化的解决方案。
本文深入探讨如何利用DeepSeek模型在私有数据集上进行高效微调，并结合多卡分布式训练技术，实现模型性能与训练效率的双重提升。文章从数据准备、模型微调策略、分布式训练架构到实际部署，提供了一套完整的解决方案。
本文聚焦本地模型与DeepSeek模型的微调技术，从理论到实践全面解析。通过数据准备、参数调整、优化策略等关键步骤，助力开发者实现模型性能跃升，满足特定场景需求。
本文深度解析DeepSeek-R1大模型的本地部署方案，涵盖671B满血版及多个蒸馏版本的硬件配置、网络集成与知识库构建方法，提供可落地的技术实现路径。
本文探讨如何通过微调DeepSeek-R1大模型，使其在股票交易策略优化和法律咨询服务中实现高效应用。通过领域数据适配、知识增强与风险控制，构建专业化的垂直领域模型，提升金融决策的准确性与法律咨询的合规性。
本文深入解析LORA（Low-Rank Adaptation）轻量级微调技术在DeepSeek模型中的应用，通过理论分析与代码示例，探讨如何以低成本实现高效模型定制，为开发者提供可落地的技术方案。
本文系统阐述了基于DeepSeek模型的微调方法，涵盖技术原理、实践步骤与优化策略，为开发者提供从理论到落地的全流程指导，助力构建高效定制化AI应用。
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