import、Code Review、反复调试，这些你觉得麻烦的小事，现在可以“搞定”了。
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本文详细介绍如何将Deepseek-R1大模型的知识蒸馏到Phi-3-Mini小模型，涵盖原理、工具链、代码实现及优化策略，助力开发者实现轻量化模型部署。
本文详细介绍如何利用MaxCompute、DataWorks与DeepSeek实现自定义数据集微调DeepSeek-R1蒸馏模型，涵盖数据准备、环境搭建、模型训练与部署全流程，助力开发者高效构建领域定制化AI应用。
本文详细解析如何利用MaxCompute处理数据、DataWorks构建工作流，结合DeepSeek-R1蒸馏模型实现自定义数据集的微调，助力企业低成本打造垂直领域AI应用。
本文详细解析单GPU及单机多卡环境下微调DeepSeek-LLM-7B-Base模型的技术路径，涵盖硬件适配、参数优化、分布式训练策略及代码实现，为开发者提供全流程操作指南。
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本文深入解析基于LLaMA-Factory框架的DeepSeek-R1模型微调技术，从环境配置到参数优化提供全流程指导，帮助开发者快速掌握模型定制化能力。
本文提供从环境配置到模型优化的完整本地微调DeepSeek-R1-8b模型教程，涵盖硬件选型、依赖安装、数据准备、训练参数配置及性能验证全流程，适合开发者与企业用户快速实现模型定制化。
本文深入解析DeepSeek-7B模型LoRA微调技术，提供从环境配置到参数优化的全流程代码示例，结合数学原理与工程实践，助力开发者高效实现轻量化模型适配。
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