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DeepSeek Coder 多语言支持的开源代码生成与补全模型

DeepSeek Coder 1.3B是一款基于2T tokens数据训练的开源代码语言模型，包含87%代码和13%中英文自然语言。该模型支持多种编程语言，提供项目级代码补全和填充功能，并在HumanEval等基准测试中展现出色性能。采用16K窗口大小，模型适用于各类开发场景，并支持商业用途。开发者可通过简单的API快速集成和使用这一强大的代码生成工具。

模型多语言编程项目级代码补全GithubDeepSeek Coder代码语言模型开源项目Huggingface商业使用
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DeepSeek Coder：专业级代码生成模型

DeepSeek Coder是一系列代码语言模型的集合，它们都经过了大规模训练和精细调教，旨在为开发者提供高质量的编程辅助。这个项目由DeepSeek公司开发，为代码生成和理解领域带来了新的突破。

模型特点

DeepSeek Coder具有以下几个突出特点：

  1. 海量训练数据：模型在2万亿个token上进行训练，其中87%为代码，13%为英文和中文自然语言。这种大规模的训练使模型能够深入理解各种编程语言和自然语言。

  2. 灵活多样的规模：DeepSeek Coder提供了1.3B、5.7B、6.7B和33B等不同参数规模的模型版本。用户可以根据自己的需求和资源选择最合适的模型。

  3. 卓越的性能表现：在多个权威的编程基准测试中，如HumanEval、MultiPL-E、MBPP、DS-1000和APPS，DeepSeek Coder都展现出了领先的表现，成为开源代码模型中的佼佼者。

  4. 强大的代码补全能力：模型采用了16K的窗口大小和特殊的填空任务训练，使其能够支持项目级别的代码补全和插入，大大提高了实际编程中的效率。

deepseek-coder-1.3b-instruct模型

本次介绍的deepseek-coder-1.3b-instruct是DeepSeek Coder系列中的一个重要成员。它是在deepseek-coder-1.3b-base的基础上，通过20亿个指令数据进行微调得到的。这个模型具有13亿参数，专门针对代码生成和理解任务进行了优化。

使用方法

使用DeepSeek Coder模型非常简单。以下是一个使用Python代码调用模型的示例：

  1. 首先，需要安装必要的库，如transformers。
  2. 然后，导入所需的类和模块。
  3. 加载预训练的tokenizer和模型。
  4. 准备输入消息，可以是用户的代码相关问题。
  5. 应用chat模板，生成模型输入。
  6. 使用模型生成回答。
  7. 最后，解码并打印输出结果。

这个过程使得开发者可以轻松地将DeepSeek Coder集成到他们的项目中，实现智能代码补全、代码生成等功能。

许可证和商业使用

DeepSeek Coder采用了灵活的许可证策略。代码仓库遵循MIT许可证，而模型使用则受到专门的模型许可证约束。值得注意的是，DeepSeek Coder支持商业使用，这为企业级应用提供了可能性。

结语

DeepSeek Coder代表了代码智能辅助工具的最新进展。它不仅能够理解和生成多种编程语言的代码，还能处理与代码相关的自然语言查询。无论是个人开发者还是大型软件公司，都可以从这个强大的工具中受益，提高编程效率，减少错误，加速开发过程。随着AI技术在软件开发领域的深入应用，像DeepSeek Coder这样的工具必将在未来发挥越来越重要的作用。

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