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LlamaFactory对Deepseek模型进行微调，并提供了CUDA Toolkit与cuDNN的安装指南，助力开发者高效完成模型优化与环境搭建。
本文详解DeepSeek-R1大模型微调技术，从数据准备、训练优化到部署策略，提供完整解决方案，助力开发者构建高效定制化AI会话系统。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的硬件配置、联网配置、知识库集成及优化策略，提供从环境搭建到应用落地的全流程指导。
本文深度解析DeepSeek模型在冻结部分参数进行微调时的显存需求机制，从理论计算到工程优化提供系统性指导，帮助开发者平衡训练效率与资源消耗。
本文深入对比DeepSeek大模型的四种微调方法（全参数微调、LoRA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning），结合PyTorch代码实战，分析其适用场景、效率与性能差异，为开发者提供可落地的技术选型指南。
本文深入解析DeepSeek-R1模型微调（SFT）技术的核心原理、实施步骤及优化策略，结合代码示例与行业案例，为开发者提供系统性指导，助力高效定制垂直领域AI应用。
本文深入解析DeepSeek V3模型微调（SFT）技术的核心原理、数据准备、训练策略及优化方法，结合代码示例与行业实践，为开发者提供从理论到落地的系统性指导。
本文深入解析DeepSeek R1模型架构、训练方法及微调策略，结合代码示例与行业实践，为开发者提供从模型理解到优化落地的全流程指导。
本文聚焦DeepSeek模型微调场景，从数据规模、质量、分布到算力硬件选型、训练效率优化，提供系统化的需求评估框架，助力开发者精准匹配资源投入与模型性能目标。
本文深度拆解DeepSeek-R1微调全流程，从环境搭建到模型部署，覆盖数据准备、训练策略、参数调优等核心环节，提供可复现的代码示例与避坑指南，助力开发者快速掌握模型定制化能力。
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