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
本文为消费级PC用户提供完整的DeepSeek-R1满血版(671B)本地部署指南，涵盖硬件适配、环境配置、性能优化等全流程技术方案，助力开发者在有限资源下实现大模型本地化运行。
本文详细记录本地部署DeepSeek-R1大语言模型的完整过程，涵盖硬件配置、环境搭建、模型下载与转换、推理服务启动等关键环节，提供完整代码示例与故障排查方案，助力开发者实现AI模型私有化部署。
本文深入探讨DeepSeek-R1模型训练与推理阶段的显存需求，从理论计算到实践优化，为开发者提供显存管理的全面指南。
星海智算云平台部署DeepSeek-R1 70b模型全流程解析，附赠资源福利与性能优化指南
清华大学推出的BMInf工具包，以千元级显卡实现百亿参数大模型的高效推理，突破硬件限制，为开发者提供低成本、高性能的AI解决方案。
本文深入解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的部署方法，重点介绍可联网、本地知识库问答等核心功能实现，提供硬件配置、环境搭建、性能调优等全流程指导。
本文详细指导开发者如何通过Ollama框架在本地环境部署DeepSeek大模型，涵盖环境准备、安装配置、模型加载及优化策略，助力构建安全可控的AI应用。
本文详细解析如何通过Ollama工具实现DeepSeek模型的一键式本地部署，涵盖环境配置、安装流程、模型加载及性能优化等关键步骤，为开发者提供高效、低成本的本地化AI解决方案。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署的硬件、软件及网络配置要求，涵盖从入门到专业的全场景方案，提供性能优化技巧与避坑指南，助力开发者高效完成本地化部署。
本文深入解析DeepSeek部署所需的GPU资源计算方法，重点针对MoE（Mixture of Experts）模型的显存占用问题，提供理论公式、实践案例及自动化计算工具，帮助开发者精准评估硬件需求。
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