新手指南：快速上手 DeepSeek Coder 6.7B 模型

新手指南：快速上手 DeepSeek Coder 6.7B 模型deepseek-coder-6.7b-instruct项目地址: https://gitcode.com/mirrors/deepseek-ai/deepse...

鲍昭通

1494人浏览 · 2024-12-19 11:14:21

鲍昭通 · 2024-12-19 11:14:21 发布

新手指南：快速上手 DeepSeek Coder 6.7B 模型

deepseek-coder-6.7b-instruct 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct

引言

欢迎新手读者！如果你对编程语言模型感兴趣，或者正在寻找一个强大的工具来提升你的编程效率，那么 DeepSeek Coder 6.7B 模型将是一个理想的选择。本文将带你从零开始，逐步掌握如何使用这个模型，并理解其强大的功能。

学习使用 DeepSeek Coder 6.7B 模型不仅可以帮助你快速生成代码，还能提升你在编程中的灵活性和效率。无论你是编程新手还是有经验的开发者，掌握这个模型都将为你的编程之旅增添新的动力。

主体

基础知识准备

在开始使用 DeepSeek Coder 6.7B 模型之前，你需要具备一些基础的理论知识。首先，了解什么是语言模型以及它们如何工作是非常重要的。语言模型是一种基于大量数据训练的机器学习模型，能够生成自然语言文本或代码。

DeepSeek Coder 6.7B 模型是专门为代码生成和代码补全设计的，它能够理解多种编程语言，并根据上下文生成高质量的代码片段。为了更好地理解模型的运作原理，建议你学习一些基本的机器学习和自然语言处理（NLP）知识。

学习资源推荐

机器学习基础：如果你对机器学习还不熟悉，可以参考一些入门书籍或在线课程，如《机器学习实战》或 Coursera 上的机器学习课程。
自然语言处理：了解 NLP 的基本概念，如词嵌入、序列到序列模型等，可以帮助你更好地理解语言模型的运作。
编程语言基础：虽然模型支持多种编程语言，但掌握至少一种编程语言（如 Python 或 Java）将有助于你更好地使用模型。

环境搭建

在使用 DeepSeek Coder 6.7B 模型之前，你需要搭建一个合适的环境。以下是一些必备的软件和工具：

Python 环境：DeepSeek Coder 6.7B 模型是基于 Python 的，因此你需要安装 Python 3.7 或更高版本。
Transformers 库：这个库是 Hugging Face 提供的，用于加载和使用预训练模型。你可以通过 pip 安装：
```
pip install transformers
```
PyTorch：模型依赖于 PyTorch 框架，因此你需要安装 PyTorch。你可以根据你的操作系统选择合适的安装命令：
```
pip install torch
```

配置验证

安装完成后，你可以通过以下步骤验证环境是否配置正确：

打开终端或命令行工具。
运行以下命令，检查 Python 版本：
```
python --version
```
检查 Transformers 和 PyTorch 是否安装成功：
```
pip show transformers
pip show torch
```

入门实例

现在你已经准备好了环境，接下来我们将通过一个简单的实例来演示如何使用 DeepSeek Coder 6.7B 模型。

简单案例操作

我们将使用模型生成一个快速排序算法的 Python 代码。以下是完整的代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()

# 定义用户输入
messages = [
    { 'role': 'user', 'content': "write a quick sort algorithm in python."}
]

# 生成输入
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

# 生成代码
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# 输出结果
print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True))