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Post Views: 8 本文介绍如何下载 Ollama 并在本地部署 AI 大型语言模型（例如 DeepSeek-R1、Llama 3.2 等）。使用 Ollama（一款开源大型语言模型服务工具），您可以在自己的计算机上运行强大的开源 AI 模型。我们将提供全面的安装、设置以及最重要的 API 端点调试说明，以实现与您的 AI 模型的无缝交互。 步骤1：下载并安装Ollama 访问 Ollam

Post Views: 24 在本分步指南中，我们将逐步介绍如何获取您的 Deepseek API 密钥，并演示如何利用该密钥与 Deepseek API 进行交互以进行调试。 登录Deepseek开放平台 首先，登录Deepseek开放平台获取API密钥。 创建并复制 API 密钥 在 Deepseek 开放平台左侧边栏，找到“API 密钥”部分。点击它即可创建 API 密钥。创建后，请复制此密

Post Views: 19 本教程将指导您使用 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大型模型 API。即使您没有任何编程经验，也可以轻松跟进。文章末尾还包含常见问题解答部分，建议您保存以备参考！ 步骤1. 准备 获取您的 API 密钥 首先，登录DeepSeek 平台并获取您的 API 密钥。 在“API 密钥”页面，点击“创建 API 密钥”并复制生成的密钥（例如 sk-12345

Post Views: 36 “我三个月前写了这段代码，现在我完全看不懂……” “项目交接文件呢？哦，我好像没有写……” 我按照文档操作，但没有成功。关键步骤没有解释清楚！ “文档太长了；光是看一下目录就让我头疼……” 这些场景听起来熟悉吗？在科技行业工作多年，我逐渐意识到一个残酷的事实：糟糕的文档正在悄悄地损害我们的职业生涯。新团队成员需要数周时间才能上手，项目交接就像解谜一样，维护遗留项目就像

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Post Views: 72 如何选择最适合自己的MCP资源库？ 面对这么多资源，如何选择最适合自己的呢？我根据实际经验给出以下建议： 根据技术水平选择： 零基础用户：推荐Fleur(Mac用户)或mcp.run(Web用户) 入门级开发者：Smithery.ai或Aimcp.info(中文用户)是理想选择 专业开发者：MCP官方仓库和MCP-Toolkit提供更多技术深度 根据使用场景选择： C

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