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DeepSeek-R1的训练时间没有明确统一的官方数据，但从相关信息可大致推测其训练时长。有消息称，DeepSeek-R1的660B参数版本在V3发布后开始训练，耗时约2-3周。不过，不同版本和
DeepSeek-R1可通过以下方式优化算法：1. 强化学习优化：采用分组相对策略优化（GRPO），基于强化奖励动态调整注意力权重，提升长文本推理中令牌
DeepSeek R1通过多种方式保障安全性，具体如下：- 数据加密：采用HTTPS+SSL/TLS协议进行数据传输加密，使用AES-256算法对存储数
DeepSeek-R1的可扩展性较强。它采用模块化设计，支持从轻量级到超大规模的无缝扩展，可通过增加专家数量等方式提升模型规模和性能。其混合专家架构（MoE）设计，使系统能根据任务需求灵活分配计
DeepSeek-R1模型调优可从以下方面入手：1. 数据准备：收集准确数据并清理预处理，可进行回译增强、模板扩展等数据增强操作。同时，根据任务需求设置
以下是正确配置ComfyUI参数的核心步骤及要点，结合搜索资源中的关键信息整理：一、基础模型与LoRA配置1. 加载基础
ComfyUI运行中常见问题及解决方案如下：- 启动问题：可能因Python版本不兼容、依赖库缺失、端口被占用等导致。需检查Python版本是否为3.8
以下是ComfyUI更新后快速适应的方法：1. 熟悉新界面布局：了解新界面各部分位置和功能，如顶部菜单栏、左侧节点库等，可通过快捷键面板查看快捷键，快速
ComfyUI兼容性检查可从以下方面入手：1. 硬件兼容性- 检查CPU、GPU、内存、硬盘等硬件是否满足最低要求（如推荐Nvidia RTX
ComfyUI性能优化可从硬件、软件、模型及工作流设计等多方面入手，以下是核心技巧：- 硬件资源优化- 多卡协同
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