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
本文详细解析了在本地计算机部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖硬件配置、环境搭建、模型优化及实战技巧，助力开发者低成本实现AI模型本地化部署。
本文聚焦DeepSeek模型在边缘侧的“小而强”突破，通过模型压缩与量化技术实现高效部署，解决边缘设备算力与能效瓶颈。详细解析知识蒸馏、参数剪枝、量化感知训练等核心技术，并结合实际场景提供优化策略，助力开发者构建轻量化、高性能的边缘AI应用。
本文详细介绍如何通过Ollama部署本地大模型DeepSeek-R1，搭配Open-WebUI构建交互界面，并利用RagFlow搭建私有知识库，实现企业级AI应用的完整解决方案。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的硬件配置、网络优化及知识库集成技术，提供可落地的实施路径与性能调优策略。
本文聚焦DeepSeek在边缘计算场景下如何通过模型压缩与量化技术突破算力限制，实现"小而强"的AI部署。从技术原理到工程实践，系统解析参数剪枝、量化感知训练等核心方法，结合工业质检、移动端AI等场景案例，为开发者提供可落地的优化方案。
本文提供671B MoE架构DeepSeek R1模型的本地化部署全流程，涵盖硬件配置、模型优化、推理加速等关键环节，助力开发者实现高性能本地化AI应用。
本文详细解析DeepSeek模型压缩与量化技术原理，通过参数剪枝、知识蒸馏、量化感知训练等核心方法，结合工业级部署实践，揭示如何将百亿参数大模型压缩至1/10体积并保持90%以上精度，为AI工程化落地提供可复用的技术方案。
本文详细解析了基于飞桨PaddleNLP 3.0框架本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型的全流程，涵盖环境配置、模型加载、性能优化及业务场景适配等核心环节，为开发者提供可落地的技术方案。
本文深度解析DeepSeek如何引爆AI圈，从技术架构、训练方法到行业影响，全面剖析深度学习大模型的核心要素，为开发者与企业提供实战指南。
本文深入探讨DeepSeek大模型优化的全流程策略，涵盖数据清洗、特征工程、模型压缩、分布式训练及云原生部署等关键环节，提供可落地的技术方案与性能优化方法。
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