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
本文深度解析DeepSeek LLM到DeepSeek R1的进化逻辑，从架构升级、能力跃迁到应用场景拓展，揭示大模型技术突破的关键路径。
本文详解基于飞桨PaddleNLP 3.0框架的DeepSeek-R1蒸馏大模型本地化部署全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务化部署等关键环节，助力开发者实现高效可控的AI应用落地。
DeepSeek 作为深度学习大模型领域的创新者，凭借其突破性架构、高效训练策略与多场景应用能力，正在重塑AI技术生态，本文将从技术原理、应用场景及开发实践三方面深度解析其核心价值。
本文详解如何通过Ollama部署本地大模型DeepSeek-R1，结合Open-WebUI构建交互界面，并利用RagFlow搭建私有知识库，为开发者提供完整的本地化AI解决方案。
本文详解基于飞桨PaddleNLP 3.0框架的DeepSeek-R1蒸馏大模型本地化部署方案，涵盖环境配置、模型转换、服务化部署全流程，提供可复现的代码示例与性能优化策略。
本文从基础概念、技术架构、训练方法、应用场景四个维度系统解析AIGC大模型的理论体系，为开发者提供从原理到实践的完整知识框架，助力技术选型与模型优化。
本文深度解析DeepSeek模型从2B参数压缩至1.5B的实战经验，涵盖剪枝、量化、知识蒸馏等核心方法，结合代码示例与效果评估，为开发者提供可复用的模型轻量化方案。
本文详细阐述在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖硬件环境准备、软件依赖安装、模型下载与转换、推理引擎配置及优化策略，为开发者提供可落地的实战指南。
本文深度剖析DeepSeek系列大模型从基础版本LLM到强化版R1的演进逻辑，揭示参数优化、训练范式革新与行业适配的核心技术突破，为开发者提供模型选型、训练优化及场景落地的全流程指导。
本文详细解析DeepSeek-R1大模型的本地部署方案，涵盖671B满血版及多个蒸馏版本的硬件配置、环境准备、模型加载与优化等关键步骤，重点说明可联网、本地知识库问答的实现方法及适用场景。
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