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Ollama、Docker和OpenWebUI实现DeepSeek R1模型的本地化部署，涵盖环境准备、容器化配置、前端交互搭建及性能优化等关键环节，为开发者提供一站式技术指南。
本文聚焦DeepSeek部署中显存不足的常见问题，从技术原理、硬件优化、模型调整、框架配置及监控预警五个维度提供系统性解决方案，助力开发者突破资源瓶颈，实现高效AI部署。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署方案，通过容器化、资源优化、语音功能扩展等技术手段，实现零宕机运行与智能语音交互，为企业提供高可用、低延迟的AI解决方案。
本文详细测算DeepSeek-R1不同版本模型的推理显存需求，从基础参数到优化策略，为开发者提供精准的显存规划指南。
本文详细介绍了在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖环境准备、模型下载、依赖安装、推理配置及性能优化等关键步骤，适合开发者及企业用户参考。
本文深入解析DeepSeek部署所需的GPU资源计算方法，重点针对MoE（Mixture of Experts）模型的显存占用问题，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硬件需求。
本文深入分析DeepSeek-R1模型各版本的推理显存需求，涵盖模型架构、参数规模、计算精度对显存的影响，提供显存占用测算方法及优化策略，帮助开发者合理规划硬件资源。
本文深度解析DeepSeek模型各版本的显存需求，从基础版到企业级版本逐一拆解，结合理论计算与实测数据，提供显存配置的量化参考。同时探讨影响显存占用的核心因素，给出硬件选型与优化建议，助力开发者高效部署。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署方案，通过硬件选型、容器化部署及语音功能扩展，实现99.99%可用性保障，并附完整代码示例与故障恢复策略。
清华大学推出BMInf工具包，突破硬件限制，让千元显卡也能高效运行百亿参数大模型，显著降低AI推理门槛。
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