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
本文深入解析DeepSeek AI大模型开发全流程，涵盖模型部署、微调优化及开发实践三大核心环节。通过技术原理剖析、工具链介绍及实战案例，为开发者提供从环境搭建到业务落地的系统性指导。
本文深入对比金融银行系统接入Deepseek-R1模型时采用的蒸馏、微调与RAG技术，从成本、性能、合规性等维度分析技术差异，为金融机构提供适配场景的技术选型方案。
本文深入解析DeepSeek模型指令微调中SFT（监督微调）与RLHF（基于人类反馈的强化学习）的技术原理、实践路径及融合策略，为开发者提供可落地的模型优化方案。
本文详细介绍如何基于DeepSeek R1开源模型进行个性化微调，并结合Ollama框架实现本地化部署，帮助开发者构建低成本、高可控的AI解决方案。
本文详细阐述如何使用unsloth微调框架对DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型进行微调，实现将SQL语句转换为自然语言描述或伪代码的功能，涵盖环境配置、数据准备、模型训练及部署全流程。
本文详细解析DeepSeek-llm-7B-Chat模型的微调方法，涵盖数据准备、参数配置、训练优化及部署全流程，提供可复现的代码示例与实用建议。
本文详细解析了如何使用Llama-Factory工具对DeepSeek-R1模型进行高效微调，涵盖环境配置、数据准备、参数优化及效果评估等关键环节，帮助开发者快速构建定制化AI应用。
本文详细解析DeepSeek模型微调过程中的硬件需求，从GPU算力、内存容量到存储系统优化，为开发者提供系统化的硬件选型方案，助力高效完成模型调优。
本文详细介绍如何在 Google Colab 免费环境中微调 DeepSeek 系列大模型，涵盖环境配置、数据准备、微调策略、训练优化及部署全流程，提供可复现的代码示例和实用技巧。
本文详细解析了DeepSeek框架下LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术的原理、实现步骤及优化策略，旨在帮助开发者和企业用户以低成本、高效率完成AI模型的定制化训练。通过理论结合实践的方式，涵盖环境配置、数据准备、模型微调及效果评估全流程，并提供代码示例与性能优化建议。
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