Hvordan bruger man DeepSeek V3 Coder i Windows 11?

Hvis du vil lære hvordan man bruger DeepSeek V3 Coder i Windows 11 , vil dette indlæg guide dig. DeepSeek-V3 Coder er en specialiseret version af DeepSeek-V3-modellen. Det udnytter naturlig sprogbehandling og avancerede maskinlæringsteknikker til at forstå og generere kode, give programmeringsassistance og hjælpe brugere med softwareudviklingsopgaver.

Hvordan bruger man DeepSeek V3 Coder i Windows 11?

DeepSeek V3 Coder er for dem, der ønsker at forbedre deres kodningsevner eller strømline deres softwareudviklingsproces. Hvis du vil brug DeepSeek V3 Coder i Windows 11 , kan du få adgang til det via online demo platform , API service, eller download modelvægtene til lokal udbredelse . Lad os se hvordan.

1] Få adgang til DeepSeek-V3 Coder via webbrowser

Start din yndlingsbrowser, skriv www.deepseekv3.com i URL-linjen, og tryk på Enter. Du vil blive omdirigeret til DeepSeeks officielle hjemmeside. Klik på ' Prøv DeepSeek V3 '-knappen i øverste højre hjørne.

Du vil se DeepSeeks chatgrænseflade. Indtast din forespørgsel i chatindtastningsfeltet, og tryk på Indtast . DeepSeek V3 vil hurtigt generere et svar til dig.

Tilmeld dig hos DeepSeek for at få adgang til premium-funktioner eller avancerede muligheder, såsom at gemme chathistorik eller tilpasse præferencer.

lanvlc

Type chat.deepseek.com i URL-linjen i din browser, og tryk på Indtast . Tilmeld dig derefter en DeepSeek-konto. Ved login vil du se en chatgrænseflade baseret på den seneste DeepSeek-V3-model. Du kan bruge grænsefladen til at indtaste dine kodningsforespørgsler, generere kode eller fejlfinde programmer.

2] Få adgang til DeepSeek-V3 Coder via API

Følg disse trin for at få adgang til DeepSeek-V3-modellen via API på Windows 11:

hvordan man laver et screenshot til et link

Tilmeld dig en konto på DeepSeek-platformen for at modtage din API-nøgle.

Download og installer Python fra python.org , hvis den ikke allerede er installeret. Under installationen skal du sørge for at markere afkrydsningsfeltet for Tilføj python.exe til PATH (hvis Python er tilføjet til PATH, kan du blot skrive python eller pip i et hvilket som helst terminalvindue, og systemet vil finde ud af, hvor Pyhont-fortolkeren skal finde manager. Uden at tilføje Python til PATH, skal du navigere til den specifikke mappe, hvor Python er installeret, hver gang du vil køre en Python-kommando).

Installer derefter det relevante SDK.

DeepSeek API bruger et OpenAI-kompatibelt API-format, så du kan få adgang til DeepSeek API ved hjælp af OpenAI SDK eller enhver OpenAI API-kompatibel software. For at installere OpenAI SDK skal du åbne kommandoprompt og udføre følgende kommando:

pip install openai

Når dit udviklingsmiljø er konfigureret, skal du konfigurere API-adgangen, mens du indstiller basis-URL'en til:

'https://api.deepseek.com'

Få adgang til DeepSeek V3-modellen ved at foretage API-kald. Her er et Python-eksempel til at interagere med DeepSeek V3-modellen:

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)

Note:

1. De modelnavn deepseek-chat vil påberåbe DeepSeek V3.
2. Aktiver streaming ved at indstille 'stream=true'. Streaming er ideel til reaktionsscenarier i realtid.

3] Få adgang til DeepSeek-V3 Coder via lokal implementering

At implementere DeepSeek V3 lokalt involverer download af modelvægte og opsætning af det nødvendige miljø. Der er dog ikke et officielt DeepSeek V3-dokument, der er specielt skræddersyet til at implementere modellen lokalt på Windows 11. tilgængelige implementeringsvejledninger primært fokus på Linux miljøer, især Ubuntu 20.04 eller nyere .

Til lokal udrulning af DeepSeek-V3 Coder på Windows 11 kan du oprette et Linux-lignende miljø i dit Windows-system.

Før du fortsætter, skal du sørge for, at dit system opfylder disse minimumskrav til hardware og software:

• GPU: NVIDIA GPU med CUDA-understøttelse (f.eks. RTX 30xx-serien eller højere).
• Python: Version 3.8 eller nyere.
• Hukommelse: Mindst 16 GB RAM (32 GB anbefales).
• CUDA og cuDNN: Installer de versioner, der er kompatible med DeepSeek V3-afhængighederne.

Følg nu disse trin:

installer eksterne serveradministrationsværktøjer

Installer Windows Subsystem til Linux 2 på din Windows 11-pc .

Klon DeepSeek V3-depotet:

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

Naviger til inferensbiblioteket, og installer de afhængigheder, der er angivet i requirements.txt:

cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt

Næste, download modelvægtene fra KrammeFace og læg dem i mappen /path/to/DeepSeek-V3.

opladet batteri

Konverter derefter modelvægtene til et bestemt format:

python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16

Nu kan du chatte med DeepSeek-V3 eller batch-inferens på en given fil.

Det er det! Jeg håber, du finder dette nyttigt.

Læse: Bedste AI-kodegeneratorassistenter til VS-kode .

Er DeepSeek gratis?

DeepSeek giver gratis adgang til visse modeller, hvilket giver brugerne mulighed for at opleve deres muligheder uden umiddelbare omkostninger. Andre modeller fungerer på betalt basis, med omkostninger bestemt af brug. Den seneste model, DeepSeek-V3, har en prisstruktur på

pip install openai

'https://api.deepseek.com'

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)

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt

python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16

pip install openai

'https://api.deepseek.com'

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)

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt

python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16

Hvilken GPU har du brug for til DeepSeek Coder V2?

Implementering af DeepSeek-Coder-V2 kræver betydelige GPU-ressourcer på grund af dens store modelstørrelse og kompleksitet. Til konklusioner i BF16 (bfloat16) format kræver modellen 8 GPU'er, hver udstyret med 80 GB hukommelse.

Læs næste: Bedste skærmbillede-til-kode AI-værktøjer .