Si vols aprendre com utilitzar DeepSeek V3 Coder a Windows 11 , aquesta publicació us guiarà. DeepSeek-V3 Coder és una versió especialitzada del model DeepSeek-V3. Aprofita el processament del llenguatge natural i les tècniques avançades d'aprenentatge automàtic per entendre i generar codi, proporcionar assistència en programació i ajudar els usuaris amb les tasques de desenvolupament de programari.
Com utilitzar DeepSeek V3 Coder a Windows 11?
DeepSeek V3 Coder és per a aquells que busquen millorar les seves habilitats de codificació o racionalitzar el seu procés de desenvolupament de programari. Si vols utilitzeu DeepSeek V3 Coder a Windows 11 , podeu accedir-hi a través de plataforma de demostració en línia , API servei o baixeu els pesos del model desplegament local . Vegem com.
1] Accediu a DeepSeek-V3 Coder mitjançant el navegador web
Inicieu el vostre navegador preferit, escriviu www.deepseekv3.com a la barra d'URL i premeu Intro. Se us redirigirà al lloc web oficial de DeepSeek. Feu clic a ' Proveu DeepSeek V3 botó ' a l'extrem superior dret.
Veureu la interfície de xat de DeepSeek. Escriviu la vostra consulta al quadre d'entrada del xat i premeu Entra . DeepSeek V3 us generarà ràpidament una resposta.
Registreu-vos a DeepSeek per accedir a funcions premium o opcions avançades, com ara desar l'historial de xat o personalitzar les preferències.
Tipus chat.deepseek.com a la barra d'URL del vostre navegador i premeu Entra . A continuació, registreu-vos per obtenir un compte DeepSeek. Quan inicieu sessió, veureu una interfície de xat basada en l'últim model DeepSeek-V3. Podeu utilitzar la interfície per introduir les vostres consultes de codificació, generar codi o depurar programes.
2] Accediu a DeepSeek-V3 Coder mitjançant l'API
Per accedir al model DeepSeek-V3 mitjançant API a Windows 11, seguiu aquests passos:
Registreu-vos per obtenir un compte a la plataforma DeepSeek per rebre la vostra clau API.
Descarrega i instal·leu Python des de python.org , si encara no està instal·lat. Durant la instal·lació, assegureu-vos de marcar la casella Afegiu python.exe a PATH (si s'afegeix Python al PATH, simplement podeu escriure python o pip, i el sistema o la finestra del terminal sabrà on interpretar el P o el paquet del sistema). sense afegir Python al PATH, haureu d'anar al directori específic on està instal·lat Python, cada vegada que vulgueu executar una ordre de Python).
A continuació, instal·leu l'SDK adequat.
L'API DeepSeek utilitza un format d'API compatible amb OpenAI, de manera que podeu accedir a l'API DeepSeek mitjançant l'SDK d'OpenAI o qualsevol programari compatible amb l'API OpenAI. Per instal·lar l'SDK OpenAI, obriu el símbol del sistema i executeu l'ordre següent:
pip install openai
Un cop configurat el vostre entorn de desenvolupament, configureu l'accés a l'API mentre configureu l'URL base a:
'https://api.deepseek.com'
A continuació, accediu al model DeepSeek V3 fent trucades a l'API. Aquí teniu un exemple de Python per interactuar amb el model DeepSeek V3:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
{"role": "user", "content": "Hello"},
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)Nota:
- El nom del model
deepseek-chatinvocarà DeepSeek V3. - Activeu la transmissió configurant
'stream=true'. El streaming és ideal per a escenaris de resposta en temps real.
3] Accediu a DeepSeek-V3 Coder mitjançant el desplegament local
La implementació local de DeepSeek V3 implica descarregar els pesos del model i configurar l'entorn necessari. Tanmateix, no hi ha cap document oficial de DeepSeek V3 dissenyat específicament per desplegar el model localment a Windows 11. guies de desplegament disponibles centrar-se principalment en Linux ambients, especialment Ubuntu 20.04 o superior .
Per al desplegament local de DeepSeek-V3 Coder a Windows 11, podeu crear un entorn semblant a Linux al vostre sistema Windows.
Abans de continuar, assegureu-vos que el vostre sistema compleixi aquests requisits mínims de maquinari i programari:
- GPU: GPU NVIDIA amb suport CUDA (p. ex., sèrie RTX 30xx o superior).
- Python: Versió 3.8 o superior.
- Memòria: Com a mínim 16 GB de RAM (es recomana 32 GB).
- CUDA i cuDNN: Instal·leu les versions compatibles amb les dependències de DeepSeek V3.
Ara seguiu aquests passos:
expool corromput del controlador
Instal·leu el subsistema de Windows per a Linux 2 al vostre PC amb Windows 11 .
Clonar el repositori DeepSeek V3:
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
Navegueu al directori d'inferència i instal·leu les dependències enumerades a requirements.txt:
cd DeepSeek-V3/inference pip install -r requirements.txt
A continuació, descarregar els pesos del model des de Cara abraçada i poseu-los a la carpeta /path/to/DeepSeek-V3.
A continuació, convertiu els pesos del model a un format específic:
python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16
Ara podeu xatejar amb DeepSeek-V3 o inferència per lots sobre un fitxer determinat.
Això és tot! Espero que us sigui útil.
Llegeix: Els millors assistents del generador de codi IA per a VS Code .
DeepSeek és gratuït?
DeepSeek ofereix accés gratuït a determinats models, cosa que permet als usuaris experimentar les seves capacitats sense cost immediat. Altres models funcionen de manera pagada, amb costos determinats per l'ús. L'últim model, DeepSeek-V3, té una estructura de preus de 0,14 dòlars per milió de fitxes d'entrada i 0,28 dòlars per milió de fitxes de sortida (hi ha un descompte en curs en els preus de DeepSeek-V3 fins al 8 de febrer de 2025).
Quina GPU necessiteu per a DeepSeek Coder V2?
La implementació de DeepSeek-Coder-V2 requereix recursos de GPU substancials a causa de la seva gran mida i complexitat del model. Per a la inferència en format BF16 (bfloat16), el model necessita 8 GPU, cadascuna equipada amb 80 GB de memòria.
Llegeix Següent: Les millors eines d'IA de captura de pantalla a codi .
