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
本文详细介绍如何在个人PC上免费部署DeepSeek大模型，涵盖环境配置、依赖安装、模型加载及运行优化全流程，提供软件工具包与分步操作指南，帮助开发者实现本地化AI应用。
清华大学与北京大学相继推出DeepSeek教程，形成技术教育领域“神仙打架”局面。本文从框架对比、实战案例到行业适配性，全面解析北大版教程的创新点与实用价值，为开发者提供选课决策参考。
本文详细介绍如何通过Ollama、Docker和OpenWebUI三件套实现DeepSeek R1的本地化部署，涵盖环境准备、安装配置、性能优化等全流程，助力开发者构建安全可控的AI应用环境。
本文详解DeepSeek模型本地部署全流程，涵盖环境配置、依赖安装、模型加载等核心步骤，并系统阐述数据投喂训练方法，包括数据准备、清洗、标注及训练参数调优，助力开发者构建高效私有AI系统。
本文聚焦清微智能对DeepSeek模型的全面适配，涵盖硬件架构优化、软件栈整合及行业应用案例，为开发者与企业提供从部署到优化的全流程指导。
NVIDIA TensorRT-LLM：专为大模型推理优化的高性能框架，助力开发者提升推理效率与精度
本文深度解析DeepSeek-R1推理大模型的调优策略，从参数配置、数据优化、硬件适配到监控体系构建，提供系统性方法论与实战案例，助力开发者最大化模型推理效能。
清华团队开源「赤兔」推理引擎，助力DeepSeek实现推理成本减半、速度翻番，为AI大模型落地提供高效解决方案。
SGLang联合美团技术团队开源投机采样训练框架，实现超大模型推理2.18倍加速，为AI开发者提供高效工具，推动行业创新。
本文深入探讨深度学习推理框架的核心架构、性能优化方法及行业应用实践，结合主流框架特性对比与代码示例，为开发者提供从模型部署到硬件加速的全流程技术指南。
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