DeepSeek 是一家专注于人工智能技术研发的公司,致力于开发高性能、低成本的 AI 模型。DeepSeek-V3 是 DeepSeek 公司推出的最新一代 AI 模型。其前身是 DeepSeek-V2.5,经过持续的优化和升级,V3 版本在性能、速度和成本方面都取得了显著提升。DeepSeek-V3 的发布表明,国产 AI 模型在技术层面已经具备与国际顶尖模型(例如 GPT-4o)竞争的实力。

接下来,我们把DeepSeek接入到PyCharm中,并利用其能力辅助我们进行代码开发。

效果演示

首先来看一下效果。

我们可以直接选中代码,并对代码段进行解释

我们也可以通过选中代码,对代码进行修改

创建API key

首先进入DeepSeek官网,官网链接如下

https://www.deepseek.com/

点击API开放平台:

点击左侧“API Keys”,点击创建API key,输出名称为“AI代码提示”,也可以使用其它自定义的名称

点击“创建",一定要记录此处的API key,可以先将API key复制在其它地方。

在PyCharm中下载Continue插件

打开PyCharm,打开文件->设置->插件,搜索“Continue”,点击安装。

等待插件安装完毕后,点击“应用”,插件安装成功。

配置Continue

插件安装成功后,在右侧的标签栏中,会显示一个Continue的标签,我们点击即可进入,随后点击设置按键,如下图。

点击后,文本编辑区将会弹出配置文件。

我们对配置文件进行修改,将内容替换为下面的内容:

{`  `"completionOptions": {`    `"BaseCompletionOptions": {`        `"temperature": 0.0,`        `"maxTokens": 256`    `}`  `},`  `"models": [`    `{`      `"title": "DeepSeek",`      `"model": "deepseek-chat",`      `"contextLength": 128000,`      `"apiKey": "REDACTED",`      `"provider": "deepseek",`      `"apiBase": "https://api.deepseek.com/beta"`    `}`  `],`  `"tabAutocompleteModel": {`    `"title": "DeepSeek Coder",`    `"model": "deepseek-coder",`    `"apiKey": "REDACTED",`    `"provider": "deepseek",`    `"apiBase": "https://api.deepseek.com/beta"`  `},`  `"customCommands": [`    `{`      `"name": "test",`      `"prompt": "{`    `{`    `{ input }}}\n\nWrite a comprehensive set of unit tests for the selected code. It should setup, run tests that check for correctness including important edge cases, and teardown. Ensure that the tests are complete and sophisticated. Give the tests just as chat output, don't edit any file.",`      `"description": "Write unit tests for highlighted code"`    `}`  `],`  `"contextProviders": [`    `{`      `"name": "diff",`      `"params": {}`    `},`    `{`      `"name": "folder",`      `"params": {}`    `},`    `{`      `"name": "codebase",`      `"params": {}`    `}`  `],`  `"slashCommands": [`    `{`      `"name": "share",`      `"description": "Export the current chat session to markdown"`    `},`    `{`      `"name": "commit",`      `"description": "Generate a git commit message"`    `}`  `]``}

修改时将会弹出提示,点击确定。

随后,我们将两处apiKey替换为先前保存的API key。

保存文件后,即可开始使用。

零基础入门AI大模型

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1.学习路线图

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

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(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
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4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

5.免费获取

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