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
本文详细阐述如何通过SiliconFlow（硅基流动）平台调用DeepSeek API，并在VSCode中完成部署与运行，覆盖环境配置、API调用、代码集成及调试优化全流程。
本文详细解析了如何在显存小于4GB的显卡上部署DeepSeek1.5b模型，通过量化压缩、内存优化、分布式推理等技术手段，结合实际代码示例和工具链推荐，为开发者提供完整的低资源环境部署方案。
本文详细介绍如何免费部署DeepSeek R1模型至本地，并集成到VS Code开发环境，实现零成本AI开发辅助。涵盖环境配置、模型转换、API调用及插件开发全流程。
本文将详细介绍如何通过Ollama工具以极简操作（仅需2条命令）在本地部署DeepSeek-R1模型，帮助开发者节省云服务费用，实现零成本本地化AI推理。内容涵盖Ollama特性解析、DeepSeek-R1模型优势、部署步骤详解、性能优化技巧及常见问题解决方案。
本文从DeepSeek本地部署（在线/离线模式）切入，系统解析知识库搭建方法论（个人级轻量化方案与组织级企业级架构），结合代码接入实战案例，为开发者提供从环境配置到业务集成的全链路技术方案。
本文为开发者提供DeepSeek R1联网满血版免费使用的完整指南，涵盖技术原理、部署方案、代码示例及优化策略，助力快速实现AI能力落地。
本文从硬件采购、电力消耗、运维维护三个维度，深度剖析本地运行DeepSeek-R1大模型的成本构成，结合实际场景提供成本优化方案，助力开发者与企业精准评估部署可行性。
本文针对DeepSeek模型本地部署时GPU资源不足的问题，从硬件优化、模型压缩、资源调度、云边协同四大维度提出系统性解决方案，涵盖显存管理、量化压缩、分布式推理等12项具体技术手段，帮助开发者突破本地算力限制。
本文详细介绍如何在Linux服务器上部署Deepseek，并通过Mac远程访问Web-UI的完整流程，涵盖环境配置、服务启动、端口映射及安全优化等关键步骤，为开发者提供可落地的技术方案。
本文详细解析DeepSeek-进阶版部署的核心流程，涵盖环境准备、模型加载、性能调优及监控体系搭建，提供分步骤技术指导与代码示例，助力开发者实现高效稳定的AI模型部署。
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