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我之前用的是Codegeex4模型现在写一款DeepSeek Coder 本地模型 DeepSeek为什么火我在网上看到一个段子下棋DeepSeek用兵法赢了ChatGpt而没有用技术赢这就是AI的思维推理深入理解孙子兵法告诉他下棋玩法告诉GPT你没有更新GPT玩的是棋DeepSeek玩的是GPT。
Code编码方面 我个人做了一些验证不知道是否准确如果10B以下模型CodeGeex4模型算是最优秀的但是如果10B以上就会出现了差别但是如果我们平常开发不会有差别如果在算法上会有差异。
CodeGeeX4 CodeGeeX4-ALL-9B集代码补全和生成、代码问答、代码解释器、工具调用、联网搜索、项目级代码问答等所有能力于一体的代码大模型 CodeGeeX4-ALL-9B 在 BigCodeBench 和 NaturalCodeBench等公开基准测试中取得了极具竞争力的表现。它是目前参数量少于100亿的最强代码生成模型甚至超越了更大的通用模型在推理速度和模型性能方面达到了最佳平衡。 DeepSeek-Coder-V2 DeepSeek-Coder-V2 沿用 DeepSeek-V2 的模型结构总参数 236B激活 21B在代码、数学的多个榜单上位居全球第二介于最强闭源模型 GPT-4o 和 GPT-4-Turbo 之间。 DeepSeek Coder-V2 开发者工具前言一、环境准备二、下载CodeGPT插件与安装 DeepSeek-Coder1.在IDEA 插件市场安装AI驱动代码助手2.配置 DeepSeek在线在线的好处在线的坏处2.1在线配置DeepSeekIDEA中集成DeepSeek jetbrains 产品同样支持 3.配置 DeepSeek-CoderV2离线离线好处离线坏处IDEA中集成DeepSeek jetbrains 产品同样支持3.1 离线配置DeepSeek DeepSeek配置手册 三、使用 DeepSeek 进行编程获取思路和代码代码补全应用代码解释与问题解答根据注释生成代码 总结 前言
DeepSeek Coder-V2 是基于 DeepSeek-V2 中间检查点进一步预训练的开源专家混合MoE代码语言模型通过增加 6 万亿个标记的持续预训练显著增强了编码和数学推理能力同时保持通用语言任务性能。其支持 338 种编程语言上下文长度扩展到 128K 标记在代码生成、数学基准测试等方面表现出色且在许可协议下公开发布可用于研究和商业用途。 一、环境准备
IDEA版本版本2022.2 其他jetbrains产品同样支持
推荐使用插件CodeGPTCodeGPT是一个AI驱动的代码助手旨在帮助开发者进行各种编程活动它是GitHub Copilot、AI Assistant、Codiumate和其他JetBrains插件的强大替代品。安装之前确保你的 IDEA 处于 2022.x 及以上的较新版本。 高版本的 IDEA 不仅在功能上更加完善而且在与 DeepSeek 的兼容性和稳定性方面也有更好的表现能够为后续的集成工作提供坚实的基础。 具体的版本可以参考下插件信息 CodeGPT -Plugin
二、下载CodeGPT插件与安装 DeepSeek-Coder
我这里使用的IntelliJ IDEA 2024.2.5版本网上很多方法激活这里就不讲解如何激活了不过版本都类似只讲解插件使用安装
1.在IDEA 插件市场安装AI驱动代码助手
启动 IDEA 后在菜单栏中找到 “File” 选项。
如果你使用的是 Windows 或 Linux 系统点击 “Settings” 设置窗口中找到 “Plugins插件”这里便是 IDEA 的插件管理中心。选中Marketplace后在输入框输入 CodeGpt 选择 CodeGpt 最右侧会显示详细信息点击 install 按钮后等待知行安装最后点击确认。安装插件会RESTART IDEA重新启动即可。
2.配置 DeepSeek在线
在线的好处
实时性高 能够实时处理新数据及时更新模型或输出结果适用于对时效性要求高的场景如实时代码生成、在线问答等。 数据更新快 可以快速获取和利用最新的数据进行学习和训练使模型能够跟上数据的动态变化保持较好的性能和准确性。 无需本地计算资源 用户无需在本地设备上安装和配置复杂的计算环境只要有网络连接就可以通过浏览器或其他在线平台使用模型方便快捷。
在线的坏处
依赖网络连接 如果网络不稳定或中断将无法正常使用模型影响工作效率和用户体验。 数据隐私问题 在使用在线服务时需要将数据上传到服务器可能会存在数据泄露的风险对于一些敏感数据来说这是不可接受的。 响应速度受限 由于需要通过网络传输数据可能会受到网络带宽和延迟的影响导致响应速度不如离线使用快。 成本较高 在线使用可能需要支付一定的费用如云计算服务提供商的计费、API调用费用等对于长期大量使用的用户来说成本可能是一个考虑因素。
2.1在线配置DeepSeek
创建并设置 API Key 在 DeepSeek官网找到 API开放平台点击进去。 在开放平台找到 API keys 菜单这里可以创建API key切记一定生成保存下来。
IDEA中集成DeepSeek jetbrains 产品同样支持
在IDEA中找到已经安装的插件 CodeGpt 工具的设置然后依次找到 Custom OpenAI 的设置。这里有三部分需要配置 勾选默认配置 第一个是选择模版输入API KEY第二个是配置聊天模型第三个是配置推理模型。 第一个 配置API KEY这个API KEY就是在 DeepSeek官网 创建的API KEY可以直接拷贝到这里粘贴即可。 第二个是对话模型这里需要配置两处 在URL处粘贴URLhttps://api.deepseek.com/chat/completions 将请求的模型在body中修改为deepseek-chat 第三个是推理模型这里也需要配置三处 选择FIM template 选择为 DeepSeek Coder 。 在URL处粘贴URLhttps://api.deepseek.com/chat/completions 将请求的模型修改为deepseek-reasoner 通过上述步骤即可配置完成配置完成后点击应用和确认即可。
3.配置 DeepSeek-CoderV2离线
离线好处
数据隐私和安全 所有数据都在本地进行处理无需上传到云端避免了数据泄露的风险适合处理敏感信息和对数据隐私要求较高的场景。 响应速度快 不需要等待网络传输直接在本地设备上运行模型响应速度更快尤其适用于对实时性要求极高的应用如实时代码补全等。 稳定性高 不受网络波动的影响不会因为网络故障而导致服务中断保证了系统的稳定性和可靠性。 成本可控 一旦在公司服务器部署完成除了硬件设备的初始投资外后续的使用成本相对较低无需持续支付云服务等费用。
离线坏处
硬件要求高 需要在服务器或者本地设备上安装和运行模型对硬件的性能要求较高如需要较大的内存、显存和处理器性能等否则可能无法正常运行或性能不佳。 软件安装和维护麻烦 需要手动安装和配置相关的软件环境包括深度学习框架、依赖库等对于非技术人员来说可能有一定的难度。并且随着技术的更新还需要不断维护和更新软件以确保其兼容性和安全性。 数据更新不及时 无法实时获取新的数据进行学习和训练模型的知识和能力可能会逐渐落后于在线模型。如果需要更新数据需要手动下载和重新训练模型过程较为繁琐。
IDEA中集成DeepSeek jetbrains 产品同样支持
3.1 离线配置DeepSeek
我使用的Ollama部署的deepseek-coder-v2:latest模型我前面帖子也讲了如何安装ollama 以及如何下载模型参考 私有化部署大模型最佳解决方案 Ollama 8B模型 步骤都是一样的只是将模型替换掉为deepseek-coder-v2:latest目前最新的为r1我使用着推理有点问题应该是插件问题本地模型也可以采用在线配置一样可以使用 勾选配置为默认Ollama 我部署在服务器上的需要配置2步 这里是Ollama的连接注意在服务器Ollama开启跨域访问 EnvironmentOLLAMA_ ORIGINS* Base hosthttp://127.0.0.1:11434 点击刷新模型获取模型列表 勾选自己下载的模型 deepseek-coder-v2 通过上述步骤即可配置完成配置完成后点击应用和确认即可。 我们可以通过对话框选中文件等操作询问AI也可以编写注释代码自动生成等操作
DeepSeek配置手册
如果还不明白如何配置可以参考下官方提供的配置策略
DeepSeek官方文档 CodeGPT官方文档
三、使用 DeepSeek 进行编程
获取思路和代码
找到 CodeGpt组件找到对话框默认为设置的默认配置可以进行修改配置然后输入内容即可对话。
例如 给出口令帮我编写一个二分查找算法 给出代码如下
package code;public class TestAI {public static void main(String[] args) {int[] arr {2, 5, 8, 12, 16, 23, 38, 45, 57, 69};int target 23;int result binarySearch(arr, target);System.out.println(Index of target is: result);}private static int binarySearch(int[] arr, int target) {int left 0;int right arr.length - 1;while (left right) {int mid left (right - left) / 2;if (arr[mid] target) {return mid;} else if (arr[mid] target) {left mid 1;} else {right mid - 1;}}return -1; // Target not found}
}代码补全应用
在编写代码时当你输入部分代码后只需要回车EnterDeepSeek 就会迅速分析代码上下文智能补全后续代码。这一功能大大节省了代码编写时间让你的编程效率直线上升。
代码解释与问题解答
对于一些复杂的代码段理解起来可能会有些困难。这时你只需选中代码然后右键点击选择 “CodeGPT”DeepSeek 便会为你详细解读代码的功能和逻辑。有了它的帮助代码维护和调试变得更加轻松。 在编程过程中遇到问题是常有的事。当你遇到难题时无需再四处查找资料直接在代码编辑器中选中相关代码或描述问题然后选择 “CodeGPT: Ask Question”DeepSeek 会根据你的问题给出针对性的解决方案和建议。它就像一位随时在线的编程专家为你排忧解难。
根据注释生成代码
例如我给出 //编写一个冒泡排序 回车Enter 代码生成如下 按TAB键一键采纳也可以按方向键进行逐行采纳 总结
Ideadeepseek在线与离线安装部署使用的实践我深刻体会到了两者各有优劣。在线使用最大的优势在于其便捷性无需复杂的本地配置只要有网络连接就能随时随地使用模型并且可以实时获取模型的更新确保处理结果紧跟数据动态变化。然而也正是对网络的依赖使得在网络不稳定时会极大地影响使用体验且存在数据隐私泄露的隐患这让我在使用敏感数据时有所顾虑。
离线使用则给我带来了更高的数据安全性和稳定性。所有操作都在本地完成不担心数据上传导致的隐私问题同时处理速度也不受网络波动影响能够快速得到响应。但离线使用的前期准备工作较为繁琐对硬件要求较高需要手动安装众多依赖库和配置环境变量稍有不慎就可能导致模型无法正常运行。而且一旦离线使用数据的更新变得困难难以让模型及时适应新的数据分布。
在线与离线使用并非相互排斥而是应根据具体的需求和场景来选择。如果注重便捷性和实时性且对数据隐私要求不高在线使用是个不错的选择但如果处理敏感数据或对稳定性、响应速度有较高要求那么离线使用更值得考虑。同时这也促使我在未来的使用中会更加细致地评估需求权衡利弊以实现效益的最大化。
