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
本文聚焦DeepSeek模型部署全流程，深度解析硬件兼容性、资源管理、性能优化等六大核心问题，提供从环境配置到故障排查的系统化解决方案，助力开发者高效完成AI模型落地。
本文深入解析DeepSeek模型运行所需的显卡参量需求，从显存容量、CUDA核心数、架构兼容性到功耗管理，提供硬件选型、性能调优及成本控制的系统性指导，助力开发者高效部署AI模型。
本文详细介绍了如何通过Ollama工具实现DeepSeek模型的下载、本地部署及使用，覆盖了从环境准备到模型调用的全流程，并提供了性能优化与故障排查的实用建议。
本文详解如何通过NVIDIA RTX 4090单卡（24G显存）实现Deepseek R1 671B满血版模型的低成本本地部署，涵盖硬件适配、量化压缩、分布式推理优化等关键技术，提供完整配置方案与性能实测数据。
本文深度解析DeepSeek R1如何通过纯强化学习（RL）训练实现推理性能对标甚至超越OpenAI o1，从技术架构、训练范式、性能对比三个维度揭示其创新突破，为AI开发者提供可复用的RL训练优化策略。
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本文全面解析DeepSeek不同版本（V1/V2/Lite）的GPU资源需求与性能计算方法，涵盖硬件选型、模型参数配置、延迟/吞吐量优化及成本效益分析，为开发者提供可落地的部署方案。
DeepSeek因高并发导致服务不稳定？本文提供3步本地化部署方案，涵盖模型下载、后端配置与前端界面搭建，助你构建独立AI服务。
本文深入探讨DeepSeek模型在不同应用场景下的显存需求，分析影响显存占用的关键因素，并提供硬件配置建议与优化策略，助力开发者高效部署。
本文聚焦DeepSeek本地部署场景，系统阐述硬件选型、模型压缩、并行计算、内存管理等核心优化策略，结合实测数据与代码示例，为开发者提供可落地的性能提升方案。
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