Bolt DIY और DeepSeek R1 का परिचय

Bolt DIY और DeepSeek R1 दो अभिनव उपकरण हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कोडिंग की दुनिया में लहरें पैदा कर रहे हैं। इस लेख में, हम जानेंगे कि Bolt DIY, जो कि एक लोकप्रिय AI कोडिंग सहायक है, के साथ DeepSeek R1 का उपयोग कैसे करें। *Bolt DIY और DeepSeek R1 का परिचय *

Bolt DIY को सेट करना

Bolt DIY के साथ शुरुआत करने के लिए, आपको रिपॉजिटरी को क्लोन करना होगा और इसे अपने लोकल मशीन पर इंस्टॉल करना होगा। यह टर्मिनल खोलकर, वांछित फ़ोल्डर में नेविगेट करके और रिपॉजिटरी के URL के बाद git clone कमांड चलाकर किया जा सकता है। * Bolt DIY को सेट करना *

Bolt DIY को इंस्टॉल करना

एक बार रिपॉजिटरी क्लोन हो जाने के बाद, आपको Bolt DIY को इंस्टॉल करने के लिए कमांडों की एक श्रृंखला चलानी होगी। ये कमांड आपको रिपॉजिटरी की README फ़ाइल में मिल सकते हैं। इन कमांडों को चलाने के बाद, आपका Bolt DIY आपके लोकल मशीन पर इंस्टॉल हो जाएगा। * Bolt DIY को इंस्टॉल करना *

DeepSeek R1 को Bolt DIY के साथ इंटीग्रेट करना

DeepSeek R1 को Bolt DIY के साथ इंटीग्रेट करने के लिए, आपको LM Studio से मॉडल URL को Bolt DIY में सेटिंग्स में जोड़ना होगा। यह सेटिंग्स बटन पर क्लिक करके, प्रोवाइडर टैब पर नेविगेट करके और मॉडल URL जोड़कर किया जा सकता है। * DeepSeek R1 को Bolt DIY के साथ इंटीग्रेट करना *

इंटीग्रेशन का परीक्षण करना

एक बार इंटीग्रेशन सेट हो जाने के बाद, आप एक नई परियोजना बनाकर और DeepSeek R1 मॉडल का चयन करके इसका परीक्षण कर सकते हैं। फिर आप यह देखने के लिए इसे एक कमांड दे सकते हैं कि यह सही ढंग से काम कर रहा है या नहीं। * इंटीग्रेशन का परीक्षण करना *

DeepSeek R1 का प्रदर्शन

यदि आप लोकल वर्जन का उपयोग कर रहे हैं और आपके पास शक्तिशाली कंप्यूटर नहीं है तो DeepSeek R1 का प्रदर्शन धीमा हो सकता है। हालाँकि, यदि आपके पास बेहतर स्पेसिफिकेशन्स वाला कंप्यूटर है, जैसे कि RTX 490, तो मॉडल की गति तेज होगी। * DeepSeek R1 का प्रदर्शन *

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, DeepSeek R1 को Bolt DIY के साथ उपयोग करना AI कोडिंग के लिए एक शक्तिशाली संयोजन है। इस लेख में बताए गए चरणों का पालन करके, आप Bolt DIY सेट कर सकते हैं, DeepSeek R1 को इंटीग्रेट कर सकते हैं और इसे अपनी कोडिंग जरूरतों के लिए उपयोग करना शुरू कर सकते हैं। जबकि DeepSeek R1 का प्रदर्शन धीमा हो सकता है, यह कई उपयोग मामलों के लिए काफी अच्छा मॉडल है। यदि आपके कोई और प्रश्न हैं, तो कृपया एक टिप्पणी छोड़ें, और यदि आपको यह लेख पसंद आया है, तो कृपया हमारे चैनल को सब्सक्राइब करना न भूलें। * निष्कर्ष *