在VSCode中集成DeepSeek大模型实战指南

最新推荐文章于 2025-06-23 20:39:37 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-23 20:39:37 发布 · 1w 阅读

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#vscode #ide #人工智能 #ai

本文将提供两种接入方案（直接调试和API服务），并包含VSCode特有配置技巧。

一、环境准备

1. 项目结构配置

deepseek-vscode/
├── models/            # 模型文件目录
│   └── deepseek-7b-chat/
├── src/
│   ├── api.py        # API服务文件
│   └── client.py     # 客户端测试脚本
├── .env              # 环境变量
└── requirements.txt  # 依赖清单

2. VSCode必要扩展

Python扩展 (ID: ms-python.python)
Jupyter Notebook支持 (ID: ms-toolsai.jupyter)
Docker支持 (ID: ms-azuretools.vscode-docker)
Remote - SSH (远程开发场景)

二、基础接入方案

方案1：直接调试（交互式开发）

创建 src/deepseek_demo.py：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

MODEL_PATH = "./models/deepseek-7b-chat"

def load_model():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_