Hvordan bruke DeepSeek V3 Coder i Windows 11?

Hvis du vil lære hvordan du bruker DeepSeek V3 Coder i Windows 11 , vil dette innlegget veilede deg. DeepSeek-V3 Coder er en spesialisert versjon av DeepSeek-V3-modellen. Den utnytter naturlig språkbehandling og avanserte maskinlæringsteknikker for å forstå og generere kode, gi programmeringshjelp og hjelpe brukere med programvareutviklingsoppgaver.

Hvordan bruke DeepSeek V3 Coder i Windows 11?

DeepSeek V3 Coder er for de som ønsker å forbedre sine kodeferdigheter eller effektivisere programvareutviklingsprosessen. Hvis du vil bruk DeepSeek V3 Coder i Windows 11 , kan du få tilgang til den via online demoplattform , API tjenesten, eller last ned modellvektene for lokal utplassering . La oss se hvordan.

1] Få tilgang til DeepSeek-V3 Coder via nettleser

Start favorittnettleseren din, skriv www.deepseekv3.com i URL-linjen, og trykk Enter. Du vil bli omdirigert til DeepSeeks offisielle nettsted. Klikk på ' Prøv DeepSeek V3 '-knappen øverst til høyre.

Du vil se DeepSeeks chat-grensesnitt. Skriv inn søket ditt i chat-inndataboksen og trykk Gå . DeepSeek V3 vil raskt generere et svar for deg.

Registrer deg hos DeepSeek for å få tilgang til premiumfunksjoner eller avanserte alternativer, for eksempel lagring av chattehistorikk eller tilpasning av preferanser.

Type chat.deepseek.com i URL-linjen i nettleseren din og trykk Gå . Deretter registrerer du deg for en DeepSeek-konto. Ved pålogging vil du se et chat-grensesnitt basert på den nyeste DeepSeek-V3-modellen. Du kan bruke grensesnittet til å legge inn kodespørsmål, generere kode eller feilsøke programmer.

gul trekant med utropstegn windows 10

2] Få tilgang til DeepSeek-V3 Coder via API

For å få tilgang til DeepSeek-V3-modellen via API på Windows 11, følg disse trinnene:

Registrer deg for en konto på DeepSeek-plattformen for å motta din API-nøkkel.

Last ned og installer Python fra python.org , hvis den ikke allerede er installert. Under installasjonen, sørg for at du merker av i boksen for Legg til python.exe til PATH (hvis Python er lagt til PATH, kan du ganske enkelt skrive inn python eller pip i et hvilket som helst system for tolker og Pyhont-vinduet. manager. Uten å legge til Python i PATH, må du navigere til den spesifikke katalogen der Python er installert, hver gang du vil kjøre en Python-kommando).

Installer deretter riktig SDK.

DeepSeek API bruker et OpenAI-kompatibelt API-format, så du kan få tilgang til DeepSeek API ved å bruke OpenAI SDK eller en hvilken som helst OpenAI API-kompatibel programvare. For å installere OpenAI SDK, åpne kommandoprompt og kjør følgende kommando:

pip install openai

Når utviklingsmiljøet ditt er satt opp, konfigurer API-tilgangen mens du angir basis-URLen til:

'https://api.deepseek.com'

Deretter får du tilgang til DeepSeek V3-modellen ved å foreta API-anrop. Her er et Python-eksempel for å samhandle 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 modellnavn deepseek-chat vil påkalle DeepSeek V3.
2. Aktiver strømming ved å angi 'stream=true'. Streaming er ideell for sanntidsresponsscenarier.

3] Få tilgang til DeepSeek-V3 Coder via lokal distribusjon

Å distribuere DeepSeek V3 lokalt innebærer å laste ned modellvektene og sette opp det nødvendige miljøet. Det er imidlertid ikke et offisielt DeepSeek V3-dokument som er spesielt skreddersydd for å distribuere modellen lokalt på Windows 11. tilgjengelige distribusjonsveiledninger primært fokus på Linux miljøer, spesielt Ubuntu 20.04 eller høyere .

For lokal distribusjon av DeepSeek-V3 Coder på Windows 11, kan du opprette et Linux-lignende miljø i Windows-systemet.

Før du fortsetter, sørg for at systemet ditt oppfyller disse minimumskravene til maskinvare og programvare:

• GPU: NVIDIA GPU med CUDA-støtte (f.eks. RTX 30xx-serien eller høyere).
• Python: Versjon 3.8 eller høyere.
• Hukommelse: Minst 16 GB RAM (32 GB anbefales).
• CUDA og cuDNN: Installer versjonene som er kompatible med DeepSeek V3-avhengighetene.

Følg nå disse trinnene:

Installer Windows Subsystem for Linux 2 på din Windows 11 PC .

Klon DeepSeek V3-depotet:

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

Naviger til inferenskatalogen og installer avhengighetene oppført i requirements.txt:

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

Neste, last ned modellvektene fra HuggingFace og legg dem inn i mappen /path/to/DeepSeek-V3.

Konverter deretter modellvektene til et spesifikt format:

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

Nå kan du chatte med DeepSeek-V3 eller batch-inferens på en gitt fil.

Det er det! Jeg håper du finner dette nyttig.

Lese: Beste AI-kodegeneratorassistenter for VS-kode .

Er DeepSeek gratis?

DeepSeek gir gratis tilgang til visse modeller, slik at brukerne kan oppleve sine evner uten umiddelbar kostnad. Andre modeller opererer på betalt basis, med kostnader bestemt av bruk. Den nyeste modellen, 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 trenger du for DeepSeek Coder V2?

Å distribuere DeepSeek-Coder-V2 krever betydelige GPU-ressurser på grunn av dens store modellstørrelse og kompleksitet. For slutninger i BF16 (bfloat16)-format, krever modellen 8 GPUer, hver utstyrt med 80 GB minne.

Les neste: Beste skjermbilde-til-kode AI-verktøy .