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
本文详细介绍如何通过BitaHub平台快速部署DeepSeek-R1模型,涵盖环境准备、模型加载、API调用及性能优化全流程,助力开发者实现高效AI应用开发。
本文为Windows用户提供Ollama与Deepseek-r1本地部署的详细步骤,涵盖环境配置、模型下载、运行调试全流程,适合开发者及AI爱好者快速上手本地化大模型部署。
本文深入探讨DeepSeek-R1-Zero如何通过基础模型赋能强化学习,解析其技术架构、训练范式与应用价值,为开发者提供从理论到实践的完整指南。
本文深度解析DeepSeek-R1模型架构的技术原理与工程实现,从Transformer核心架构、稀疏注意力机制、混合专家系统到训练优化策略,揭示其高效性能的技术内核,为开发者提供架构设计与优化实践指南。
本文详细介绍如何通过Ollama、Docker和OpenWebUI实现DeepSeek R1模型的本地化部署,涵盖环境准备、模型加载、容器化部署及可视化交互全流程,提供分步操作指南与故障排查方案。
本文深度解读DeepSeek-R1论文的核心技术架构与创新点,从模型设计、训练策略到工程优化进行系统性分析,结合实际场景探讨其技术价值与应用潜力,为开发者提供可落地的实践指南。
本文详细介绍如何高效使用DeepSeek-R1模型,涵盖API调用、本地部署、参数调优及行业应用场景,提供代码示例与最佳实践,帮助开发者与企业快速实现AI能力落地。
本文详解如何将DeepSeek-R1蒸馏模型通过llama.cpp部署在本地设备,实现零依赖的AI推理服务。涵盖模型选择、环境配置、量化优化及性能调优全流程,提供可复现的代码示例与硬件适配方案。
本文为新手提供从环境准备到模型运行的全流程指导,涵盖硬件配置、软件安装、模型下载与推理测试,帮助零基础用户完成DeepSeek-R1的本地化部署。
本文深入解析如何基于vLLM框架部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,从硬件选型、参数调优到服务化封装,提供可落地的技术方案与性能优化策略。