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
本文详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对DeepSeek-R1模型进行微调，包括环境配置、数据准备、模型加载、微调训练及评估部署等全流程操作，帮助开发者高效实现定制化模型开发。
本文详细阐述如何通过服务器部署DeepSeek-R1模型，涵盖硬件选型、环境配置、模型优化及运维监控全流程，帮助开发者与企业用户实现高效稳定的AI推理服务。
DeepSeek 以创新架构与高效训练技术引发行业关注，本文从技术原理、性能突破及开发者应用场景展开深度解析，助力读者掌握大模型核心能力与落地实践。
本文详解LLaMA-Factory框架下DeepSeek-R1模型的微调全流程，涵盖环境配置、数据准备、参数调优及部署应用，提供可复用的代码示例与优化策略。
本文基于清华大学官方资料，系统解析DeepSeek框架的核心功能、技术实现与典型应用场景，提供从环境配置到模型部署的全流程指导，助力开发者高效掌握AI开发工具。
清华大学2025年推出的DeepSeek教程全集，包含10份PDF文档与配套视频精讲，系统覆盖深度学习框架应用、模型优化与实战开发，为开发者提供从理论到工程落地的全流程指导。
本文详细介绍如何在Word/WPS中通过VBA或插件实现与DeepSeek R1大模型的深度集成，涵盖环境准备、代码实现、功能演示及优化建议，助力办公效率提升300%
浙江大学deepseek5套教程正式回归，助力开发者与企业用户掌握AI工具便民高效应用，推动AI技术普及与发展。
本文以清华大学技术生态为背景，系统梳理DeepSeek框架从基础概念到高级应用的完整学习路径。结合清华计算机系教学体系与实际工程案例，提供可复用的技术实现方案与避坑指南，帮助开发者在72小时内完成从环境搭建到分布式部署的全流程实践。
本文详解如何通过服务器部署DeepSeek-R1模型，涵盖环境配置、模型加载、API封装及性能优化全流程，助力开发者与企业用户高效实现AI应用落地。
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