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
开源的 DeepSeek-R1 作为新一代轻量级深度学习推理框架，凭借其极简架构、多平台适配性及活跃的开源生态，正成为开发者优化模型部署效率的核心工具。本文从技术架构、性能优化、开发实践三个维度展开深度解析，为不同场景下的开发者提供可落地的解决方案。
本文聚焦开发者与企业用户快速集成DeepSeek能力的需求，系统梳理开源生态中的技术路径与工具链，提供从API调用到模型微调的全流程指导，结合代码示例与最佳实践，助力用户高效构建AI应用。
国产开源AI框架DeepSeek4j凭借其高性能、低门槛和全场景支持特性，正在成为开发者社区的焦点。本文从技术架构、核心优势、应用场景到实战案例，全面解析这一"惊艳"的国产开源项目。
本文深度回顾DeepSeek开源周的核心成果，从技术架构革新、开发者生态建设、企业级应用实践三个维度展开，结合代码示例与实操指南，揭示开源生态如何推动AI技术普惠化发展。
DeepSeek开源第二天聚焦DeepEP技术，从架构设计到性能优化，全面解析其高效推理的核心机制。
DeepSeek开源狂欢周第四弹重磅发布DualPipe与EPLB技术，通过并行计算架构优化与弹性负载均衡机制，为AI训练提供双倍效率提升方案。本文深度解析两大核心技术的设计原理、协同效应及实践价值。
本文详细阐述DeepSeek本地化部署的完整流程，涵盖硬件选型、环境配置、模型加载、性能优化等关键环节，提供分步操作指南与常见问题解决方案。
DeepSeek开源周Day2发布DeepEP通信库，针对MoE模型优化GPU通信效率，解决大规模训练瓶颈，推动AI技术发展。
DeepSeek开源周期间，开发者可快速完成本地部署。本文提供详细步骤与优化建议，助您高效实现AI模型私有化部署。
本文详细阐述DeepSeek开源模型从环境准备到模型部署的全流程安装步骤，涵盖硬件配置、软件依赖、代码下载、模型训练与推理等关键环节，提供可复用的技术方案与故障排查建议。
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