访问官网
Github
Huggingface
文档DeepSeek Coder：强大的代码语言模型
DeepSeek Coder是一系列由DeepSeek公司开发的先进代码语言模型。这些模型在2T（万亿）个标记上进行训练，其中87%为代码，13%为英文和中文的自然语言。DeepSeek Coder的设计旨在为开发者和程序员提供强大的编程辅助工具。
模型特点
海量训练数据
DeepSeek Coder的训练数据量达到了惊人的2T标记，这为模型提供了丰富的知识基础。训练数据中包含了大量的代码实例和相关的自然语言描述，使模型能够理解和生成高质量的代码。
灵活的模型规模
为了满足不同用户的需求，DeepSeek Coder提供了多个版本的模型，参数规模从1.3B到33B不等。用户可以根据自己的硬件条件和应用场景选择最合适的模型版本。
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展现出了领先的性能，超越了其他开源代码模型。这证明了其在代码生成和理解方面的卓越能力。
高级代码补全功能
DeepSeek Coder采用了16K的窗口大小和填空任务训练方法，这使得模型能够支持项目级别的代码补全和插入任务。开发者可以利用这一功能来提高编码效率，快速完成复杂的编程任务。
deepseek-coder-6.7b-instruct模型
作为DeepSeek Coder系列的一员，deepseek-coder-6.7b-instruct是一个经过指令微调的6.7B参数模型。它基于deepseek-coder-6.7b-base初始化，并在2B个指令数据上进行了微调，使其更适合于交互式的编程辅助任务。
使用方法
DeepSeek Coder的使用非常简单。用户可以通过Hugging Face的transformers库轻松加载和使用模型。以下是一个使用Python进行模型推理的简单示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
# 准备输入
messages = [
{ 'role': 'user', 'content': "write a quick sort algorithm in python."}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成代码
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# 解码并打印结果
print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True))
许可证和商业使用
DeepSeek Coder的代码仓库采用MIT许可证。模型的使用受到Model License的约束，但值得注意的是，DeepSeek Coder支持商业使用，这为企业和个人开发者提供了更多的应用可能性。
结语
DeepSeek Coder代表了代码语言模型领域的最新进展。通过其强大的功能和灵活的使用方式，它有望成为开发者的得力助手，提高编程效率，并为软件开发带来新的可能性。无论是个人开发者还是大型企业，都可以从这一先进的AI编程工具中受益。
