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

最新推荐文章于 2025-03-26 07:00:00 发布
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分类专栏： LLM for code 文章标签： 语言模型 人工智能 深度学习
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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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DeepSeek Coder：面向编程的代码专用模型
WeLearnNLP
05-02 308
DeepSeek Coder系列基于DeepSeek V2的Transformer骨干结构，集成了混合专家（MoE, Mixture-of-Experts）技术，以在参数规模和算力资源之间实现高效平衡。尽管DeepSeek Coder专注于编程任务，但它在保持通用语言理解能力方面同样进行了精心设计。
DeepSeek-Coder-V2：打破代码智能闭源模型壁垒
强化学习曾小健
09-12 2753
与 DeepSeek-Coder-33B 相比，DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务的各个方面以及推理和通用能力方面都有了显著的进步。此外，DeepSeek-Coder-V2 将其对编程语言的支持从。具体来说，DeepSeek-Coder-V2 从 DeepSeek-V2 的中间检查点进一步预训练，增加了。的DeepSeek-Coder-V2，而DeepSeek-Coder-V2的有效参数量仅为。DeepSeek-Coder-V2-Lite-指导。DeepSeek-Coder-V2-基础版。
LLMs之DeepSeek-V1：《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Cod
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-22 1359
​ LLMs之DeepSeek-V1：《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence》翻译与解读 目录 《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence
[代码生成]DeepSeek-Coder: When the Large Language Model MeetsProgramming - The Rise of Code Intelligenc
强化学习曾小健
02-15 1083
大型语言模型的快速发展已经彻底改变了软件开发中的代码智能。然而，闭源模型的盛行限制了广泛的研究与开发。为解决这一问题，我们推出了DeepSeek-Coder系列，这是一系列从13亿到330亿参数的开源代码模型，在2万亿个标记上从零开始训练。这些模型在高质量的项目级代码语料库上进行预训练，并采用16K窗口的填空任务来增强代码生成和填充能力。我们的广泛评估表明，DeepSeek-Coder不仅在多个基准测试中实现了开源代码模型的最先进性能，而且还超越了现有的闭源模型如Codex和GPT-3.5。
探索代码新维度：DeepSeek-Coder，智能编程助手的未来
gitblog_00045的博客
03-22 2422
探索代码新维度：DeepSeek-Coder，智能编程助手的未来 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-Coder 在编程世界中，效率和准确性是开发者最宝贵的资源。如今，我们有幸介绍一个创新项目——DeepSeek-Coder，它利用先进的自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法，旨在提升程序员的工作效率，减少代码编写中的错误，并加速软件开...
DeepSeek Coder 常见问题解决方案
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09-13 3086
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深度探索代码员（DeepSeek Coder）安装配置完全指南
gitblog_09406的博客
09-13 5786
深度探索代码员（DeepSeek Coder）安装配置完全指南 DeepSeek-Coder DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself 项目地址: https://gitcode.com/...
deepseek-coder模型量化
m0_46268825的博客
03-15 3175
在多种编程语言和各种基准测试中取得了开源代码模型中最先进的性能。为尝试在开发板进行部署，首先利用对其进行量化。
论文：DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence
02-21
**DeepSeek-Coder：当大语言模型遇见编程——代码智能的崛起** **摘要** DeepSeek-Coder 是一项探索大语言模型（LLM）与编程领域深度融合的研究计划，旨在推动代码智能技术的快速发展。通过结合大语言模型的强大...
DeepSeek-Coder When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence.pdf
02-19
针对这一问题，DeepSeek团队引入了DeepSeek-Coder系列，这是一个开源代码模型的集合，模型大小从13亿到330亿参数不等，全部从零开始在2万亿标记上进行训练。这些模型基于高质量的项目级代码语料库进行预训练，并利用...
DeepSeek全面使用手册！
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选择深度学习编码伙伴：DeepSeek Coder与同行对比
gitblog_02366的博客
01-20 2000
选择深度学习编码伙伴：DeepSeek Coder与同行对比 deepseek-coder-33b-instruct 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/deepsee...
DeepSeek Coder 使用教程
gitblog_00011的博客
08-09 5608
DeepSeek Coder 使用教程 DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-Coder 项目介绍 DeepSeek Coder 是由 DeepSeek AI 开发的一系列代码语言模型。这些模型从零开始训练，结合了87%的代码和1...
DeepSeek Coder 项目使用教程
gitblog_00237的博客
08-09 2493
DeepSeek Coder 项目使用教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-Coder 1. 项目的目录结构及介绍 DeepSeek Coder 项目的目录结构如下： DeepSeek-Coder/ ├── Evaluation/ ├── demo/ ├── finetune/ ├── pictures/ ├── .gitignore...
Pycharm接入DeepSeek-Coder代码模型，实现自动化编程
穿梭的编织者
02-13 1397
AI编程
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Deepseek-Coder模型探索、数据处理的基本流程
DeepSeek：开启代码助手超强进化之路
最新发布
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
03-26 2802
在当今的人工智能领域，DeepSeek 无疑是一颗耀眼的新星，它以独特的优势和卓越的性能，为开发者们带来了前所未有的便利。DeepSeek 是由中国初创企业深度求索公司自主研发的人工智能大语言模型，凭借 “好用、开源、免费” 的显著特点，在全球范围内引发了热烈反响。与其他大语言模型相比，DeepSeek 有着诸多令人瞩目的优势。在技术层面，DeepSeek 背后的 DeepSeek-V3 及公司新近推出的 DeepSeek-R1 两款模型，分别实现了比肩 OpenAI 4o 和 o1 模型的能力 ，但其研发
DeepSeek Coder + IDEA 辅助开发工具
qq1071643762的博客
02-10 2480
在线与离线使用并非相互排斥，而是应根据具体的需求和场景来选择。如果注重便捷性和实时性，且对数据隐私要求不高，在线使用是个不错的选择；但如果处理敏感数据或对稳定性、响应速度有较高要求，那么离线使用更值得考虑。同时，这也促使我在未来的使用中，会更加细致地评估需求，权衡利弊，以实现效益的最大化。
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gitblog_02046的博客
12-26 3546
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http://127.0.0.1:11434/api/chat The model "deepseek-coder:6.7b" was not found. To download it, run `ollama run deepseek-coder:6.7b`.
02-11
### 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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