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一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
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本文为技术小白量身打造deepseek本地部署全流程指南，涵盖环境准备、依赖安装、模型下载、配置文件修改等关键步骤，提供详细截图和错误排查方案，确保零基础用户也能完成部署。
本文详细介绍如何在LM Studio中本地部署DeepSeek及其他AI模型，涵盖硬件要求、软件安装、模型加载、推理优化及故障排查全流程，适合开发者及企业用户参考。
本文针对DeepSeek模型部署中的CUDA显存不足（OOM）问题，提出显存压缩、动态分配、分布式计算三大核心策略，结合PyTorch代码示例与工程实践，系统性解决大模型部署的显存瓶颈。
本文深入解析DeepSeek-R1模型在训练和推理阶段的显存需求，从模型架构、计算模式到硬件配置，提供可量化的显存估算方法和优化策略，助力开发者高效部署。
本文全面解析DeepSeek作为AI开发工具的核心价值，涵盖其技术架构、应用场景、开发实践及行业影响。通过代码示例与场景化分析，为开发者提供从基础使用到高级优化的全流程指导，助力企业实现AI技术的快速落地与创新突破。
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