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
本文深度解析DeepSeek-R1如何通过知识蒸馏技术将复杂推理能力迁移至千问Qwen模型,涵盖技术原理、实施路径及实践价值,为AI开发者提供可复用的迁移框架。
本文详细阐述了一个基于Python与DeepSeek-R1大模型的智能股票分析系统设计,涵盖股票预测、推荐、可视化、数据分析及量化交易功能,为金融科技领域提供创新解决方案。
本文详细介绍Deepseek-R1-32b模型在GPU算力平台的部署流程,涵盖环境准备、模型加载、推理优化及性能调优等核心环节,提供可复用的技术方案与故障排查指南。
本文详细解析DeepSeek-R1本地化部署全流程,涵盖环境准备、安装配置、性能调优等关键环节,提供可落地的技术方案与避坑指南,助力企业高效实现AI模型私有化部署。
本文从架构设计、训练效率、推理能力、应用场景等维度,全面对比DeepSeek-V3.1与R1的差异,揭示新一代模型在技术突破与商业落地中的核心价值,为开发者提供选型参考。
本文深度解析DeepSeek-R1论文,探讨其如何通过强化学习突破传统LLM能力边界,在推理效率、长文本处理及多任务适应性上展现超越GPT-4的潜力,为AI开发者提供架构设计与优化新思路。
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本文详细阐述如何在Kubernetes集群中部署DeepSeek-R1模型,通过容器化编排实现资源优化、弹性扩展与高可用AI推理服务,覆盖从环境准备到性能调优的全流程技术方案。
本文详细介绍在Mac设备上快速部署Deepseek-R1模型的完整流程,涵盖环境配置、模型下载、依赖安装及性能优化等关键步骤,助力开发者实现本地化AI推理。
本文详细介绍在Windows系统下通过Ollama框架离线部署DeepSeek-R1模型的完整流程,涵盖环境配置、依赖安装、模型加载及运行调试等关键环节,为开发者提供可复用的技术方案。