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
本文为消费级PC用户提供DeepSeek-R1满血版(671B参数)本地部署的完整方案，涵盖硬件配置优化、环境搭建、模型量化与推理加速等关键技术，帮助开发者在普通消费设备上实现高性能AI推理。
本文通过实操记录，完整呈现DeepSeek-R1模型本地化部署的全流程，涵盖环境配置、依赖安装、模型加载及推理测试等关键环节，提供分步操作指南与故障排查方案。
本文深入解析DeepSeek部署中MoE模型显存占用的计算方法，提供理论公式、实际案例及自动计算工具，帮助开发者精准评估GPU资源需求，优化部署成本。
本文聚焦DeepSeek实时推理场景下的显存优化技术，系统解析显存瓶颈的成因与解决方案。通过量化压缩、动态管理、架构创新等六大技术路径，结合PyTorch实现示例，提供可落地的优化策略，助力开发者实现低延迟、高吞吐的推理服务。
本文深入解析DeepSeek-R1模型在推理和训练阶段的显存与内存需求，从模型架构、计算复杂度、优化策略三个维度展开分析，提供量化公式、优化方案及代码示例，帮助开发者高效部署模型。
本文为开发者提供DeepSeek模型从零开始的本地部署指南及API调用方法，涵盖环境配置、模型下载、服务启动及接口测试全流程，助力开发者实现AI能力私有化部署。
本文深入解析DeepSeek系列模型的硬件需求、软件环境配置及性能优化策略，提供从单机部署到分布式训练的完整技术方案，助力开发者高效运行大模型。
本文详细解析DeepSeek系列模型的运行配置需求，涵盖硬件选型、软件环境、参数调优及分布式部署方案，为开发者提供可落地的技术实现路径。
本文深入探讨部署DeepSeek模型所需的显存容量，分析不同模型规模、批处理大小及优化技术对显存的影响，为开发者提供硬件选型与资源优化的实用指南。
本文详解如何用DeepSeek v3在10分钟内搭建企业级本地私有知识库，涵盖环境配置、数据加载、向量库构建、API调用等全流程，助力企业实现AI私有化部署。
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