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
本文详细解析了如何使用PaddleOCR进行OCR版面分析,通过Python实现文档结构解析与信息提取,提供从基础到进阶的完整解决方案。
本文从数据模型、查询语言、性能优化、适用场景等维度对比Neo4j与其他主流NoSQL数据库,揭示图数据库在关联分析中的独特优势,为技术选型提供决策依据。
本文提供一套完整的DeepSeek本地化部署方案,涵盖环境配置、依赖安装、模型加载、API服务搭建等全流程操作。通过分步骤讲解和代码示例,帮助开发者在本地环境中快速搭建可用的DeepSeek服务,特别适合需要数据隐私保护或定制化开发的企业用户。
本文详细介绍基于SWIFT(魔搭社区)训练DeepSeek模型的完整流程,涵盖环境配置、数据准备、训练代码及推理验证,助力开发者快速上手大模型开发。
本文深入解析Unsloth框架如何通过显存优化技术,将DeepSeek-R1训练的显存需求压缩至7GB,覆盖技术原理、实操指南及行业影响,为开发者提供低成本、高效率的AI训练解决方案。
本文深度解析DeepSeek技术报告,揭示DeepSeek-R1如何通过架构创新、动态数据优化、混合精度训练等核心技术突破,在保持模型性能的同时大幅降低训练成本,为AI开发提供可复制的高效路径。
本文深入解析了基于Ollama与Open WebUI框架的DeepSeek模型本地化训练方法,从环境搭建、模型配置到训练优化,提供了一套完整的本地化部署与训练方案,助力开发者高效实现AI模型训练。
本文深度剖析Deepseek R1模型的多阶段训练体系,从数据预处理、基础架构训练、领域适配优化到性能调优的全流程,揭示其如何通过分阶段策略实现高效训练与精准预测,为AI开发者提供可复用的技术框架与实践指南。
本文系统解析DeepSeek提示词工程的核心方法论,通过实战案例演示如何设计高效提示词,提升模型输出质量。内容涵盖基础语法、进阶技巧、行业场景适配及持续优化策略,适合开发者与企业用户参考。
本文详细介绍如何在RTX 4090 24G显存环境下部署DeepSeek-R1-14B/32B模型,涵盖环境配置、模型优化、推理代码实现及性能调优全流程,助力开发者实现高效本地化部署。