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GitHub 12.3k星标的DeepSeek模型微调技术，从环境配置到参数优化，提供完整代码示例与实战经验，助力开发者实现模型性能跃升。
本文详细解析DeepSeek大模型微调的核心技巧，通过超详细实战教程帮助开发者快速掌握参数调优、数据工程和训练优化方法，覆盖从环境搭建到模型部署的全流程，助力实现高效定制化AI开发。
本文深度解析DeepSeek大模型微调全流程，涵盖数据准备、模型选择、参数调优、训练监控及部署优化五大核心环节，提供可复用的代码框架与实战技巧，助力开发者高效完成模型定制化开发。
本文详细阐述如何通过分阶段微调、数据工程、强化学习与安全约束，将通用大模型DeepSeek R1转化为具备医学诊断能力的DeepDoctor系统，涵盖技术实现路径、关键挑战与伦理考量。
本文以DeepSeek-coder模型微调为核心，系统记录了从数据预处理、训练策略设计到部署优化的完整流程。通过10万行代码级数据集的实战验证，揭示了模型微调中的关键技术要点与避坑指南，为开发者提供可复用的方法论。
本文深入解析DeepSeek模型微调技术，从基础原理到实战案例，提供可落地的优化方案。通过参数调整、数据增强和场景适配，帮助开发者提升模型性能与业务价值。
本文基于对DeepSeek等数十种模型微调方法的深度研究，筛选出适用于不同场景的微调工具链，涵盖参数高效微调、低资源适配、分布式训练等核心需求，提供工具选型逻辑与代码实现示例。
本文深入探讨DeepSeek Coder在微调阶段如何生成和选择Alpaca指令格式的数据，从数据生成方法、选择标准到实际应用场景，为开发者提供全面的技术指南。
本文详细阐述基于DeepSeek模型进行私有数据集微调及多卡分布式训练的技术路径，涵盖数据准备、模型适配、分布式策略优化等核心环节，并提供可落地的代码示例与性能调优建议。
本文聚焦DeepSeek R1模型微调训练的全流程，系统阐述微调原理、数据准备、训练策略及优化技巧，结合代码示例与行业案例，为开发者提供可落地的技术指南。
写文章
我的文章