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本文详细介绍了Java Deepseek的核心功能、使用场景、最佳实践及常见问题解决方案，帮助开发者快速掌握这一高效工具。
本文提供DeepSeek本地部署的全面指南，涵盖系统要求、环境配置、模型部署、性能优化及常见问题解决，帮助开发者高效完成私有化部署并实现最佳性能。
清华大学近期发布了长达104页的DeepSeek使用手册，详细介绍了这一前沿AI技术的原理、应用场景及实操方法。本文深度解析手册核心内容，包括技术架构、关键功能、企业级应用案例，并提供实战建议和PPT下载资源，助力开发者快速掌握DeepSeek技术。
本文详细介绍了Python中模型微调的原理、方法与实践，涵盖数据准备、模型选择、微调策略及代码实现，帮助开发者快速掌握这一关键技术。
本文深入解析PaddleNLP中微调曲线的核心概念与技术原理，详细阐述曲线微调的定义、实现方法及在NLP任务中的应用价值，并提供完整的实践案例与调优建议。
本文深入探讨LoRA微调对GPU的依赖性问题，并分析微调技术是否等同于模型整容。从硬件需求、技术原理到实际应用场景，提供全面解析与实操建议。
本文详细探讨了如何微调DeepSeek-R1-1.5B-Distill模型的自我认知部分，包括数据准备、微调策略、评估方法及优化技巧，为开发者提供了一套完整的实践方案。
本文详细介绍了如何利用Unsloth微调框架对DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型进行微调，实现SQL语句到自然语言的转换。内容包括模型选择、数据准备、微调流程优化以及实际应用案例，为开发者提供了一套完整的技术方案。
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