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
本文系统阐述如何将通用大模型DeepSeek R1通过参数优化与领域适配，转化为具备专业医疗诊断能力的DeepDoctor系统。通过分层微调策略、医疗知识注入、临床推理强化三大核心方法，结合真实场景验证，构建可解释、可信赖的AI医疗决策引擎。
本文围绕DeepSeek-R1大模型微调展开，从数据准备、参数调优到模型部署，提供系统化解决方案，助力开发者打造高精度定制化AI会话系统。
本文详细解析DeepSeek模型微调的全流程，涵盖数据准备、训练调优、验证评估及生产部署四大核心环节，提供可落地的技术方案与避坑指南，助力开发者高效完成模型定制化开发。
本文深度解析DeepSeek满血微调技术，通过分步教程与实战案例，指导开发者从零开始构建专属私有模型，涵盖环境配置、数据准备、参数调优及部署优化全流程。
本文以"家教式"教学理念为核心，系统拆解DeepSeek大模型微调全流程，涵盖需求分析、数据工程、参数调优、效果评估四大模块。通过12个实战步骤与代码示例，详细阐述从业务场景定义到模型部署的全链路操作，重点解决微调过程中的数据偏差、过拟合、评估失真等核心痛点。
本文详解DeepSeek模型LoRA微调技术与Ollama框架结合的本地化部署方案，涵盖环境配置、微调流程、模型优化及部署实践，为开发者提供从理论到落地的完整指南。
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、优化策略到实战建议，为开发者提供显存优化的系统性指导。
本文详细解析基于DeepSeek-R1模型的监督微调（SFT）技术，涵盖技术原理、实施流程、优化策略及行业应用场景，为开发者提供可落地的微调实践指南。
本文深入对比DeepSeek大模型全参数微调、LoRA及Prompt Tuning三种微调方法，结合代码实战分析性能差异，提供工业级部署建议。
本文全面解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的硬件适配、联网配置、知识库集成及性能优化策略，提供分场景部署指南与故障排查方案。
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