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
本文详细解析了LM Studio本地部署DeepSeek及其他AI模型的完整流程，涵盖硬件配置要求、软件安装步骤、模型加载与优化技巧，以及常见问题解决方案，帮助开发者和企业用户高效实现本地化AI部署。
本文深度解析DeepSeek-R1模型在训练与推理阶段的显存需求，从理论计算到优化策略，为开发者提供显存规划与优化的系统化指南。
本文详解如何在消费级PC上部署6710亿参数的DeepSeek-R1满血版，涵盖硬件优化、量化压缩、推理加速等核心技术，提供从环境配置到性能调优的全流程指导。
本文从人脸识别后端技术架构出发，解析核心组件设计、算法原理及工程化实践，为开发者提供从理论到落地的全链路指导。
本文深度解析DeepSeek V2中提出的多头潜在注意力（MLA）机制，通过改进传统MHA架构实现KV缓存压缩与推理加速，并探讨其跨模型适配的普适性价值。
本文提供DeepSeek R1本地安装部署的详细教程，涵盖环境准备、依赖安装、代码下载、配置调整及运行验证全流程，适合开发者与企业用户参考。
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星海智算云平台部署DeepSeek-R1 70b模型全流程解析，附赠资源福利与性能优化指南
本文深入解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的部署方法，重点介绍可联网、本地知识库问答等核心功能实现，提供硬件配置、环境搭建、性能调优等全流程指导。
本文深入解析DeepSeek部署所需的GPU资源计算方法，重点针对MoE（Mixture of Experts）模型的显存占用问题，提供理论公式、实践案例及自动化计算工具，帮助开发者精准评估硬件需求。
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