DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence

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本文介绍了DeepSeek-Coder,这是一个开源的大型语言模型系列,专为编程设计,旨在增强代码生成和理解能力。在与现有闭源模型如Codex和GPT-3.5的对比中,DeepSeek-Coder展现了卓越性能。通过持续的预训练和微调,这些模型在代码相关任务中表现出色,尤其在自然语言理解和指令执行方面得到增强。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文是LLM系列文章,针对《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence》的翻译。

DeepSeek-Coder:当大型语言模型与编程相遇——代码智能的兴起

摘要

大型语言模型的快速发展使软件开发中的代码智能发生了革命性的变化。然而,闭源模型的优势限制了广泛的研究和开发。为了解决这一问题,我们推出了DeepSeek编码器系列,这是一系列大小从1.3B到33B的开源代码模型,在2万亿token上从头开始训练。这些模型是在高质量的项目级代码语料库上预训练的,并使用具有16K窗口的填空任务来增强代码生成和填充。我们的广泛评估表明,DeepSeek Coder不仅在多个基准测试的开源代码模型中实现了最先进的性能,而且超过了Codex和GPT-3.5等现有的闭源代码模型。此外,DeepSeek编码器模型受许可,允许研究和不受限制的商业使用。

1 引言

2 数据收集

3 训练策略

4 实验结果

5 从通用LLM的持续预训练

6 结论

在本技术报告中,我们介绍了一系列用于编码的专用大型语言模型(LLM

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### 解决模型未找到问题并正确下载 `deepseek-coder:6.7b` 模型 当遇到模型未找到的问题时,通常是因为环境配置不正确或是命令有误。为了确保能够成功下载和运行 `deepseek-coder:6.7b` 模型,建议按照以下方法操作: #### 验证安装环境 确认已正确设置所需的依赖项和工具链。对于大多数深度学习框架而言,这可能涉及 Python 版本、CUDA 和 cuDNN 的兼容性等问题。 #### 使用官方推荐的方式获取模型 根据提供的项目地址[^1],可以访问 GitCode 上托管的仓库来查找具体的部署指南或预训练权重文件。如果通过常规渠道无法直接调用,则考虑手动克隆仓库并依照文档说明完成本地构建过程。 ```bash git clone https://gitcode.com/mirrors/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct.git cd deepseek-coder-6.7b-instruct pip install -r requirements.txt ``` #### 下载模型权重 部分大型语言模型由于体积庞大,默认情况下不会随源码一同发布。此时需前往 Hugging Face 或其他公开平台寻找对应的模型版本进行单独下载。针对此案例中的 `deepseek-coder:6.7b` ,可尝试从HuggingFace加载: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "mirrors/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 运行模型服务 一旦完成了上述准备工作之后,便可以通过 Ollama 提供的服务接口启动模型实例。注意替换为实际路径下的镜像名称与标签组合形式(如 `deepseek-coder:6.7b`),而不是简单的字符串标识符。 ```bash ollama run deepseek-coder:6.7b ```
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