Deepseek AI 與外掛Continue程式碼智慧助手

PetterLiu發表於2024-09-28
AI

Deepseek的程式碼AI能力智慧助手在程式碼生成與補全、程式碼修復與最佳化、智慧問答。似乎是替代Cursor AI的方案，以下介紹是VS CODE中安裝外掛Continue

準備工作 Deepseek API access Key申請

配置

config.json配置如下

{
 "completionOptions": {
 "BaseCompletionOptions": {
 "temperature": 0,
 "maxTokens": 256
    }
  },
 "models": [
    {
 "title": "DeepSeek",
 "model": "deepseek-chat",
 "contextLength": 128000,
 "apiKey": "你的ak",
 "provider": "openai",
 "apiBase": "https://api.deepseek.com/beta"
    },
    {
 "title": "DeepSeek Coder",
 "model": "deepseek-coder",
 "contextLength": 128000,
 "provider": "deepseek",
 "apiKey": "你的ak"
    }
  ],
 "tabAutocompleteModel": {
 "title": "DeepSeek",
 "model": "deepseek-chat",
 "apiKey": "你的ak",
 "provider": "openai",
 "apiBase": "https://api.deepseek.com/beta"
  },
 "slashCommands": [
    {
 "name": "edit",
 "description": "Edit highlighted code"
    },
    {
 "name": "comment",
 "description": "Write comments for the highlighted code"
    },
    {
 "name": "share",
 "description": "Export the current chat session to markdown"
    },
    {
 "name": "cmd",
 "description": "Generate a shell command"
    }
  ],
 "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": "open",
 "params": {}
    },
    {
 "name": "terminal",
 "params": {}
    }
  ]
}

實踐

我們使用VS CODE開啟一個JAVA專案，如下是JAVA示例原始碼

如下是我們生成 【程式碼註釋】 /comment

image

生成程式碼註釋

/test 生成【單元測試】

image

unit testing

我們看到生成單元測試包含逆向testcase

/edit

image

edit highlighted code

在VS Code中可以自動逐行修改

/custom 自定義提示詞

image

自定義提示詞

Deepseek API 使用量統計

image


總結

Deepseek 的程式碼AI能力主要體現在其多個版本的程式碼生成模型上，尤其是DeepSeek-Coder系列模型。以下是對Deepseek程式碼AI能力的總結：

1. 模型版本與效能
  • DeepSeek-Coder V2：
    • 效能提升：在DeepSeek-Coder V1的基礎上進行了重大改進，效能與GPT4-Turbo相當，達到了程式碼生成領域的最先進水平。
    • 架構最佳化：採用Mixture-of-Experts (MoE) 架構，將模型分解為多個專家模型，每個專家模型專注於特定的任務，提高了模型的效率和靈活性。
    • 資料集：使用更大的資料集進行預訓練，增強了模型對程式碼語義和結構的理解能力。
    • 程式語言支援：支援的程式語言從86種增加到338種，滿足了更多開發人員的需求。
    • 上下文長度：上下文長度從16K增加到128K，能夠處理更復雜的程式碼。
  • DeepSeek V2.5：
    • 模型合併：合併了DeepSeek Coder V2和DeepSeek V2 Chat兩個模型，形成了更為強大的綜合模型。
    • 通用能力與程式碼能力：在通用能力、程式碼能力上都顯著超過了舊版本的兩個模型。
    • 最佳化：在寫作任務、指令跟隨等多方面進行了最佳化，提升了模型與人類偏好的對齊度。
2. 主要功能
  • 程式碼解釋：DeepSeek-Coder模型可以解釋程式碼的含義，幫助開發人員更好地理解程式碼。
  • 程式碼修復：能夠修復程式碼中的錯誤，提高程式碼質量。
  • 程式碼生成：根據自然語言描述生成程式碼，幫助開發人員更快地編寫程式碼。
3. 技術特點
  • 高價效比：DeepSeek-V2等模型在效能上直逼頂尖模型，但價格僅為GPT-4-Turbo的近百分之一，被譽為“AI界的拼多多”或“價格屠夫”。
  • 開源與商用授權：DeepSeek-Coder模型採取了完全開源的策略，並允許商業用途，降低了使用者的使用門檻和成本。
  • 硬體需求：DeepSeek-Coder-V2等大型語言模型需要強大的硬體配置進行推理，建議使用高效能的CPU、GPU和記憶體。
4. 實際應用
  • 提升開發效率：DeepSeek的程式碼AI能力能夠顯著提升開發人員的程式設計效率，減少編碼時間和錯誤。
  • 多領域應用：除了在程式碼生成方面的應用，DeepSeek還展示了在數學、邏輯推理等多領域的能力，為科研人員和技術開發者提供了更全面的支援。


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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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