如何安装并使用 DeepSeek-Coder 代码生成模型完整上手指南【免费下载链接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-CoderDeepSeek Coder 是一套从零训练的开源代码语言模型系列覆盖代码补全、代码插入和对话式代码问答等任务。读完本文你可以完成环境安装、在本地运行演示应用并了解 1B 到 33B 各规格模型的能力边界与适用场景。项目定位DeepSeek-Coder 是 DeepSeek 开源的代码语言模型家族每个模型都在 2 万亿 token 上从零训练其中 87% 为代码、13% 为中英文自然语言。它面向需要本地部署或二次开发代码生成能力的开发者与学生提供 1B、5.7B、6.7B、33B 四档规模解决项目级代码补全、中间补全和多语言代码生成问题。核心能力 多规模模型任选模型提供 1B、5.7B、6.7B 和 33B 四种参数规模覆盖从单卡到多卡的不同硬件条件。学生用 1.3B 规格在单张显卡上做学习实验工程团队则可以按需切换到 33B 规格换取更高的补全准确率。 长上下文与中间补全模型采用 16K 窗口预训练并加入 fill-in-the-blank 任务因此支持项目级补全与代码中段插入。当你在一段代码中间留下空缺时模型能结合空缺前后的上下文推断缺失语句。 多语言代码覆盖官方支持列表包含 Python、Java、Go、Rust、C、TypeScript 等 86 种编程语言和脚本标记覆盖从主流开发语言到 Makefile、SQL、TeX 等工程脚本场景。 指令微调版本系列同时提供 Base 与 Instruct 两类权重Base 面向补全与插入任务Instruct 经过约 2B token 指令数据微调可以直接以对话方式接收用 Python 写快排这类自然语言指令。从安装到跑通克隆仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Coder cd DeepSeek-Coder安装推理基础依赖需要 Python 环境pip install -r requirements.txt演示应用额外依赖 Gradio 和 GPU单独安装pip install -r demo/requirement.txt启动本地 Web 演示需 NVIDIA GPU使用 6.7B Instruct 模型cd demo python app.py打开浏览器访问本地页面即可输入指令进行代码对话若要在代码中直接加载权重可参考 README 中的 transformers 加载示例。典型使用场景项目级代码补全一名后端开发者正在写一个 Iris 分类脚本他把utils.py和model.py的内容连同不完整的main.py一起作为上下文输入模型。DeepSeek-Coder-6.7B 正确调用了model.py中IrisClassifier的成员函数和utils.py的数据加载函数补全了训练与评估的主流程。代码中间补全另一名开发者在快排实现中删除了一段循环语句用fim▁hole标记空缺位置后交给模型处理。模型根据空缺前后的语句推断出缺失内容为for i in range(1, len(arr)):无需重写整个函数。效果数据在 pass1 指标下DeepSeek-Coder-Base-33B 在 HumanEval Python 上取得 56.1%比 CodeLlama-34B 的 48.2% 高 7.9 个百分点HumanEval Multilingual 上为 50.3%对比 41.0%高 9.3 个百分点MBPP 上为 66.0%对比 55.2%高 10.8 个百分点。值得注意的是6.7B 规格的成绩已接近 CodeLlama-34B 的水平。仓库导航demo/Gradio 演示应用app.py可直接启动本地对话界面Evaluation/HumanEval、MBPP、DS-1000 等基准的复现脚本与测试数据finetune/基于 DeepSpeed 的指令微调脚本与 Zero3 配置LICENSE-MODEL模型使用条款声明支持商业使用LICENSE-CODE代码仓库的 MIT 许可原理速览训练数据从 GitHub 收集按 StarCoder 的过滤规则清洗后解析同仓库文件的依赖关系并重排文件顺序把相互依赖的文件拼成单个样本再用 repo 级 minhash 去重。第一阶段用 1.8T token、4K 窗口预训练数据配比为 87% 代码、10% 代码相关语言、3% 非代码中文第二阶段将窗口扩展到 16K 继续训练 200B token得到 Base 系列第三阶段用 2B token 指令数据微调得到 Instruct 系列。常见疑问Q可以商用吗A可以。代码仓库采用 MIT 许可模型使用受 LICENSE-MODEL 约束官方明确支持商业使用。QBase 和 Instruct 版本怎么选A做补全、插入选 Base做对话式指令选 InstructInstruct 把eos_token_id调整为 32014 后也可用于补全。Q没有多卡能跑吗A1.3B 与 5.7B 规格单卡即可运行33B 规格建议使用多卡或张量并行部署。更多细节与基准复现方式请查看仓库内的 README。【免费下载链接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Coder创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
如何安装并使用 DeepSeek-Coder 代码生成模型：完整上手指南
如何安装并使用 DeepSeek-Coder 代码生成模型完整上手指南【免费下载链接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-CoderDeepSeek Coder 是一套从零训练的开源代码语言模型系列覆盖代码补全、代码插入和对话式代码问答等任务。读完本文你可以完成环境安装、在本地运行演示应用并了解 1B 到 33B 各规格模型的能力边界与适用场景。项目定位DeepSeek-Coder 是 DeepSeek 开源的代码语言模型家族每个模型都在 2 万亿 token 上从零训练其中 87% 为代码、13% 为中英文自然语言。它面向需要本地部署或二次开发代码生成能力的开发者与学生提供 1B、5.7B、6.7B、33B 四档规模解决项目级代码补全、中间补全和多语言代码生成问题。核心能力 多规模模型任选模型提供 1B、5.7B、6.7B 和 33B 四种参数规模覆盖从单卡到多卡的不同硬件条件。学生用 1.3B 规格在单张显卡上做学习实验工程团队则可以按需切换到 33B 规格换取更高的补全准确率。 长上下文与中间补全模型采用 16K 窗口预训练并加入 fill-in-the-blank 任务因此支持项目级补全与代码中段插入。当你在一段代码中间留下空缺时模型能结合空缺前后的上下文推断缺失语句。 多语言代码覆盖官方支持列表包含 Python、Java、Go、Rust、C、TypeScript 等 86 种编程语言和脚本标记覆盖从主流开发语言到 Makefile、SQL、TeX 等工程脚本场景。 指令微调版本系列同时提供 Base 与 Instruct 两类权重Base 面向补全与插入任务Instruct 经过约 2B token 指令数据微调可以直接以对话方式接收用 Python 写快排这类自然语言指令。从安装到跑通克隆仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Coder cd DeepSeek-Coder安装推理基础依赖需要 Python 环境pip install -r requirements.txt演示应用额外依赖 Gradio 和 GPU单独安装pip install -r demo/requirement.txt启动本地 Web 演示需 NVIDIA GPU使用 6.7B Instruct 模型cd demo python app.py打开浏览器访问本地页面即可输入指令进行代码对话若要在代码中直接加载权重可参考 README 中的 transformers 加载示例。典型使用场景项目级代码补全一名后端开发者正在写一个 Iris 分类脚本他把utils.py和model.py的内容连同不完整的main.py一起作为上下文输入模型。DeepSeek-Coder-6.7B 正确调用了model.py中IrisClassifier的成员函数和utils.py的数据加载函数补全了训练与评估的主流程。代码中间补全另一名开发者在快排实现中删除了一段循环语句用fim▁hole标记空缺位置后交给模型处理。模型根据空缺前后的语句推断出缺失内容为for i in range(1, len(arr)):无需重写整个函数。效果数据在 pass1 指标下DeepSeek-Coder-Base-33B 在 HumanEval Python 上取得 56.1%比 CodeLlama-34B 的 48.2% 高 7.9 个百分点HumanEval Multilingual 上为 50.3%对比 41.0%高 9.3 个百分点MBPP 上为 66.0%对比 55.2%高 10.8 个百分点。值得注意的是6.7B 规格的成绩已接近 CodeLlama-34B 的水平。仓库导航demo/Gradio 演示应用app.py可直接启动本地对话界面Evaluation/HumanEval、MBPP、DS-1000 等基准的复现脚本与测试数据finetune/基于 DeepSpeed 的指令微调脚本与 Zero3 配置LICENSE-MODEL模型使用条款声明支持商业使用LICENSE-CODE代码仓库的 MIT 许可原理速览训练数据从 GitHub 收集按 StarCoder 的过滤规则清洗后解析同仓库文件的依赖关系并重排文件顺序把相互依赖的文件拼成单个样本再用 repo 级 minhash 去重。第一阶段用 1.8T token、4K 窗口预训练数据配比为 87% 代码、10% 代码相关语言、3% 非代码中文第二阶段将窗口扩展到 16K 继续训练 200B token得到 Base 系列第三阶段用 2B token 指令数据微调得到 Instruct 系列。常见疑问Q可以商用吗A可以。代码仓库采用 MIT 许可模型使用受 LICENSE-MODEL 约束官方明确支持商业使用。QBase 和 Instruct 版本怎么选A做补全、插入选 Base做对话式指令选 InstructInstruct 把eos_token_id调整为 32014 后也可用于补全。Q没有多卡能跑吗A1.3B 与 5.7B 规格单卡即可运行33B 规格建议使用多卡或张量并行部署。更多细节与基准复现方式请查看仓库内的 README。【免费下载链接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Coder创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
