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
本文详细介绍如何在飞桨框架3.0环境下完成DeepSeek-R1蒸馏模型的本地部署，涵盖环境准备、模型转换、推理优化及服务化部署全流程，助力开发者实现高性能AI推理服务。
本文深入分析多模态大模型DeepSeek-VL2的技术架构与硬件需求，重点探讨其在消费级显卡上的适配性、性能表现及优化策略，为开发者提供硬件选型与模型部署的实用指南。
本文深入解析飞桨框架3.0如何通过全流程优化实现DeepSeek模型部署的极简操作，从环境配置到服务上线，覆盖技术细节与实操建议，助力开发者高效落地AI应用。
本文详解DeepSeek-R1本地部署方案，解决云端服务宕机风险，并深度解析其语音功能实现路径，提供从环境配置到功能集成的全流程指导。
本文详细阐述SpringBoot项目如何调用DeepSeek大模型API，涵盖环境准备、SDK集成、安全认证、请求优化及异常处理等核心环节，提供可复用的代码示例与最佳实践。
本文基于厦门大学《DeepSeek企业应用实践》手册Ⅲ，聚焦上班族与企业场景，系统解析DeepSeek的技术原理、应用场景及实施策略。通过案例拆解、工具对比与实操指南，帮助读者掌握AI工具在效率提升、流程优化与决策支持中的核心价值。
本文详细解析DeepSeek API的调用方法，涵盖认证、请求构建、错误处理及最佳实践，助力开发者实现高效智能化应用开发。
本文通过LLaMA-Factory框架系统讲解DeepSeek-R1模型微调全流程，涵盖环境配置、数据准备、参数调优及部署验证等关键环节，提供可复用的代码模板与优化策略。
本文为开发者及企业用户提供15天系统化DeepSeek学习路径，涵盖基础环境搭建、核心功能开发、性能调优及企业级应用场景，通过每日任务分解和实战案例解析，帮助读者快速掌握DeepSeek技术栈并应用于实际项目。
本文详细介绍如何使用LLaMA-Factory框架对DeepSeek-R1模型进行高效微调，涵盖环境配置、数据准备、训练策略及优化技巧，帮助开发者快速掌握大模型定制化方法。
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