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
本文深入探讨如何通过微调技术将通用大模型DeepSeek R1转化为专业医疗模型DeepDoctor,从数据构建、模型优化到评估验证,系统阐述医疗AI落地的关键路径。
本文详细介绍如何通过Ollama框架部署DeepSeek系列模型,实现本地化高性能AI推理。涵盖环境准备、模型加载、性能调优及生产级部署方案,助力开发者构建高效、安全的AI应用。
本文为开发者提供一份系统化的AIR学习教程,涵盖环境搭建、核心语法、进阶技巧及实战案例,帮助快速掌握跨平台开发技能。
大厂纷纷接入DeepSeek引发行业震动,自研大模型面临成本、效率与差异化竞争的多重挑战。本文从技术、商业、战略三个维度剖析自研模型的生存空间,提出“垂直场景深耕+开源生态共建”的破局路径,助力企业把握AI2.0时代主动权。
本文详解DeepSeek深度思考R1模型本地部署方案,涵盖硬件选型、环境配置、性能优化等关键环节,提供从入门到进阶的完整技术路径,助力开发者实现AI能力自主可控。
北京大学推出权威DeepSeek使用手册,涵盖基础操作、进阶技巧与行业应用,附免费领取方式,助力开发者高效掌握AI工具。
本文深入对比vLLM与DeepSpeed在模型部署中的技术特性,从性能优化、内存管理、硬件适配等维度分析其优缺点,为开发者提供选型决策依据。
本文针对本地部署deepseek-R1大模型的显卡需求,从性能、显存、兼容性等维度详细分析推荐显卡型号,帮助开发者与企业用户高效选择硬件配置。
本文详细介绍了如何在鲲鹏和昇腾平台上高效部署vLLM与DeepSeek,包括环境配置、性能优化和常见问题解决方案,旨在帮助开发者充分利用国产硬件加速大模型推理。
本文全面汇总了清华大学、北京大学、浙江大学在DeepSeek领域的优质学习资源,包括课程资料、研究论文、开源项目及工具包下载链接,旨在为开发者和研究者提供一站式学习支持。