超详细，DeepSeep 接入PyCharm实现AI编程！（支持本地部署DeepSeek及官方DeepSeek接入），建议收藏！
本文介绍了将DeepSeek AI模型接入PyCharm的两种方法，实现智能编程辅助。DeepSeek作为开源高性能模型，结合PyCharm强大的开发环境，能有效提升编程效率。重点推荐使用本地部署方式，通过OLLAMA工具下载DeepSeek-R1模型，并利用CodeGPT插件实现PyCharm集成。该方法兼顾隐私保护与免费使用，适合个人开发者。文章详细提供了从环境配置到插件安装的完整步骤，包括O
在当今数字化时代，AI编程助手已成为提升开发效率的利器。DeepSeek作为一款强大的AI模型，凭借其出色的性能和开源免费的优势，成为许多开发者的首选。今天，就让我们一起探索如何将DeepSeek接入PyCharm，实现高效、智能的AI编程。
1、为什么选择DeepSeek + PyCharm？
DeepSeek是一款拥有671B参数的混合专家（MoE）模型，其处理速度每秒可达60个Token，性能卓越。PyCharm作为一款广受开发者喜爱的Python集成开发环境，提供了智能代码提示、自动补全、语法检查等功能。将DeepSeek与PyCharm结合，不仅能提升编程效率，还能在本地实现AI辅助编程，无需担心隐私和成本问题。
接下来，本文教你两种接入方法：
-
将本地部署的DeepSeek，接入PyCharm
-
使用官方的DeepSeek，并接入PyCharm
在当今数字化时代，AI编程助手已成为提升开发效率的利器。 DeepSeek 作为一款强大的AI模型，凭借其出色的性能和开源免费的优势，成为许多开发者的首选。今天，就让我们一起探索如何将DeepSeek接入 DeepSeek ，实现高效、智能的AI编程。
1、为什么选择DeepSeek + PyCharm？
DeepSeek是一款拥有671B参数的混合专家（MoE）模型，其处理速度每秒可达60个Token，性能卓越。PyCharm作为一款广受开发者喜爱的Python集成开发环境，提供了智能代码提示、自动补全、语法检查等功能。将DeepSeek与PyCharm结合，不仅能提升编程效率，还能在本地实现AI辅助编程，无需担心隐私和成本问题。接下来，本文教你两种接入方法：
-
将本地部署的DeepSeek，接入PyCharm
-
使用官方的DeepSeek，并接入PyCharm
2、将本地部署的DeepSeek，接入PyCharm
DeepSeekR1模型是开源的，我们可以选择在本地部署DeepSeek，在本地搭建大模型，除了免费、能够方便个人知识库管理外，还可以保障数据隐私安全问题，适合个人知识管理与编程学习。
接下来，介绍如何将在本地搭建DeepSeek模型，并将本地大模型接入到PyCharm，以实现AI高效编程。
为了照顾到大部分朋友，本文推荐的搭建方法已将电脑配置要求降低最小，选择DeepSeek模型参数也是最小的，按照此方法，普通电脑也能飞速跑。
DeepSeek最近开源了推理模型R1，开源免费，性能强劲，本文接入的正是DeepSeek的R1；Python的开发环境本文使用的是PyCharm社区版，完全免费，本人使用社区版已超过10年；推荐的插件CodeGPT免费、UI好用
框架选择：DeepSeek-r1:1.5b + PyCharm社区版 + CodeGPT插件
DeepSeek-R1。它回复问题主要包括两部分：思考(Thinking)和 Answer（正式回答），在每次正式回答前，会有一个很长的思考链。之前的大模型在小尺寸参数（如1.5b）回复Token有些简短，质量一般，但是这次DeepSeek-r1:1.5b解决了回复Token数过短，效果不好的难题
搭建步骤:
一，安装Pycharm社区版，完全免费
二，下载ollama并安装
简单写个攻略。
1、下载安装OLLAMA
2、启动运行，并下载deepseek r1 大模型
3、利用chatbox或者pageassist浏览器插件优化访问界面
第一步：下载OLLAMA
自动会根据系统选择版本，下载mac版本的，安装后启动。
第二步：下载模型
打开MAC的终端应用程序，复制如下命令；
ollama -v
如果显示版本，说明ollama启动成功了。
接下来下载模型，如果电脑配置可以选择这个：
ollama run deepseek-r1:8b
如果电脑配置低，选择这个
ollama run deepseek-r1:1.5b
然后等待模型下载；
下载成功之后可以看到页面，就可以对话了
但是这个对话界面不太友好。
接下来需要开启OLLAMA的本地网络访问，在终端输入如下命令。
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"；launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"然后重新启动OLLAMA
第三步：利用chatbox或者pageassist浏览器插件优化访问界面
CHATBOX：
可以下载MAC版本或者网页版
然后配置就可以进行对话了。
如果不习惯客户端，也可以用PageAssist浏览器插件：
需要下载Firefox或者Chrome浏览器，然后在插件里面安装插件，启动就可以了。
（推荐Firefox浏览器，Chrome需要自己解决访问google的问题）
安装好之后，在浏览器地址栏：
然后就可以和自己的本地大模型对话了。
主要的好处：
1 离线可用（无网络或者官方访问有限制的时候）；
2 本地处理，解决个人隐私问题（很多个人资料可以让本地模型处理）；
接下来就可以愉快的接入到PyCharm 了。
三，DeepSeek-r1:1.5b接入到PyCharm。
首先下载插件：CodeGPT，打开第一步安装的PyCharm，找到文件(File)-设置(Settings)-插件(Plugins)，输入CodeGPT，即可点击安装(Install)即可：
安装后在工具(Tools)下会出现CodeGPT，点击Providers，找到Ollama(Local)，对应下图数字2，再到3这里选择刚刚安装的deepseek-r1:1.5b，点击OK就可以了：
下面就可以愉快的在PyCharm中使用DeepSeek-r1加速编程学习了，左侧是代码编辑界面，右侧是r1大模型，直接对话式提问，省去了来回不同页面折腾的麻烦：
大家再感受DeepSeek-r1:1.5b大模型的回复延时，几乎1秒钟响应
Python入门学习资料
1.Python系统学习路线图
首先，对于没有学习方向，知识不体系的人，我把我工作几年整理的学习路线分享给大家，做一个借鉴作用，还不知道怎么学习的人可以直接照着我这个学习路线一个个的去学习，知识不体系的人可以参考下我整理路线的方式，总之希望能够帮到你们！
2.Python必备开发工具
3.看视频进行系统学习
先在网上康康达人分享的视频、干货，通俗易懂，形成初始概念；你会发现博主们在进阶成大神之前他们的学习途径有哪些，找到适合自己风格的课程；
不过这样学习技术比较杂乱，所以通过更加系统的视频来学习，效果更好，也更全面。
4.实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
最后
如果你也想自学Python，可以关注我。我会把踩过的坑分享给你，让你不要踩坑，提高学习速度，还整理出了一套系统的学习路线，这套资料涵盖了诸多学习内容：开发工具，基础视频教程，项目实战源码，51本电子书籍，100道练习题等。相信可以帮助大家在最短的时间内，能达到事半功倍效果，用来复习也是非常不错的。
希望这篇文章对你有帮助，也希望能帮到大家，因为你我都是热爱python的编程语言爱好者。
————————————————
↓↓↓↓
资料获取：已打包，添加文末 Python笔记领取即可获取！
欢迎加入DeepSeek 技术社区。在这里，你可以找到志同道合的朋友，共同探索AI技术的奥秘。
更多推荐
10
0- 0
已为社区贡献2条内容
所有评论(0)