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
"本文详解Unsloth框架如何以7GB显存实现DeepSeek-R1训练，涵盖技术原理、硬件适配、训练流程及优化策略，助力开发者低成本构建高性能AI模型。"
本文聚焦DeepSeek-R1方法向多模态大模型迁移的技术路径，提出开源Vision-R1的实现框架。通过分析DeepSeek-R1的核心架构，提出跨模态特征对齐、动态注意力路由、渐进式训练策略三大关键技术，结合代码示例与实验数据，系统阐述多模态迁移的实现方法与优化方向。
本文为技术小白量身打造DeepSeek-R1本地部署教程，涵盖环境准备、依赖安装、模型下载、配置调整到运行测试的全流程，提供详细步骤说明和常见问题解决方案。
本文针对本地部署deepseek-R1大模型的显卡需求，从性能、显存、兼容性等维度详细分析推荐显卡型号，帮助开发者与企业用户高效选择硬件配置。
本文详细探讨ollama run deepseek-r1:7b命令执行时模型下载URL的构成、获取方式及优化策略，帮助开发者高效管理模型资源。
本文详细介绍如何通过Python调用Ollama API部署并运行deepseek-r1:8b模型，涵盖环境配置、API交互、参数优化及典型应用场景，助力开发者快速构建本地化AI推理服务。
云极DataCanvas平台正式上线DeepSeek-R1原装满血API，为企业提供高性能、低延迟的AI推理服务，助力开发者快速构建智能应用。
本文详细阐述如何将Deepseek-R1大模型通过知识蒸馏技术迁移到Phi-3-Mini小模型，涵盖技术原理、工具配置、训练优化及部署全流程，提供可复现的代码示例与性能调优策略。
本文详细介绍如何使用Ollama框架在本地运行DeepSeek-R1蒸馏小模型，涵盖环境准备、模型加载、API调用及优化策略，帮助开发者实现高效低成本的AI部署。
本文全面解析DeepSeek大模型的技术架构、核心优势及行业应用场景，提供从模型选择到开发部署的全流程指南，助力开发者与企业用户高效实现AI赋能。
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