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
"DeepSeek开源周活动全面解析，涵盖核心项目开源、技术生态构建及开发者实践指南，助力AI技术普惠化发展。"
本文全面解析DeepSeek框架的硬件需求，涵盖CPU、GPU、内存、存储及网络配置，提供从入门到高阶的部署方案，助力开发者及企业用户实现高效AI应用落地。
本文详细介绍如何通过Dify与DeepSeek框架，以极低的技术门槛训练个性化AI大模型，涵盖从环境搭建到模型优化的全流程，助力开发者快速实现AI应用落地。
本文深入解析Deepseek框架中的"喂饭指令"机制，从指令结构、参数优化、场景适配三个维度展开，提供可落地的技术方案与避坑指南，助力开发者实现AI模型的高效训练与精准控制。
DeepSeek开源周以全链路技术开源为核心，通过模型架构、训练框架、推理优化三大模块的代码开放，构建开发者协作生态，推动AI技术普惠化发展。
DeepSeek开源三大核心项目，创始人梁文峰亲自推动双向并行LLM训练技术突破，实现训练效率与模型性能的双重飞跃。
本文深度解析DeepSeek文档合集的核心价值，从架构设计、API调用到模型优化，为开发者提供系统化知识指南，助力高效构建AI应用。
本文深度解析大模型RAG、AI智能体、MCP及DeepSeek大模型的核心技术原理与实战操作，通过系统化知识框架与代码示例，帮助开发者掌握从基础架构到高级应用的完整技术链路。
本文详细阐述如何结合Hugging Face Transformers框架与PEFT（LoRA）技术，对DeepSeek模型进行高效参数微调的全流程。从环境配置、数据准备到模型训练与部署，提供可复现的代码示例与最佳实践，帮助开发者以极低算力成本实现模型性能跃升。
本文详解Unsloth框架如何通过显存优化与算法创新，将DeepSeek-R1模型训练的显存需求压缩至7GB，并提供从环境配置到模型部署的全流程指南。
写文章
我的文章