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
本文深入探讨基于DeepSeek框架的模型微调技术，解析其核心原理、技术架构及实施流程，结合代码示例与行业案例，为开发者提供可落地的微调方案，助力构建高效、精准的AI模型。
本文详细阐述如何将通用大模型DeepSeek R1通过领域适配、知识增强和推理优化，微调为具备专业医疗诊断能力的DeepDoctor系统。通过分阶段实施数据工程、模型训练和安全验证，构建符合医疗行业标准的AI医生解决方案。
本文详解如何基于DeepSeek R1微调定制化大模型，并结合Ollama实现本地私有化部署，涵盖技术原理、工具链选择、微调策略及安全优化，助力开发者构建低成本、高性能的AI解决方案。
本文聚焦金融银行系统接入Deepseek-R1模型的三大技术路径——模型蒸馏、微调优化与RAG增强，通过对比技术原理、实施成本与适用场景，为金融机构提供可落地的技术选型指南。
本文深入探讨DeepSeek模型指令微调中从监督微调（SFT）到强化学习人类反馈（RLHF）的技术演进，解析两者在模型对齐中的协同作用及实践方法，为开发者提供可落地的优化策略。
本文详细解析了DeepSeek模型的本地部署流程、个人数据库的搭建方法以及模型微调的技术要点，为开发者提供了一套完整的从部署到优化的解决方案。
本文深入探讨如何利用DeepSeek模型在私有数据集上进行高效微调，并结合多卡分布式训练技术，实现模型性能与训练效率的双重提升。文章从数据准备、模型微调策略、分布式训练架构到实际部署，提供了一套完整的解决方案。
本文聚焦本地模型与DeepSeek模型的微调技术，从理论到实践全面解析。通过数据准备、参数调整、优化策略等关键步骤，助力开发者实现模型性能跃升，满足特定场景需求。
本文详细解析了如何利用DeepSeek框架，从数据准备、模型微调、领域适配到部署应用，构建医疗领域专属AI助手的全流程，为医疗行业开发者提供技术指南与实践建议。
本文深度解析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、网络集成与知识库构建方法，提供可落地的技术实现路径。
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