【限时免费】项目实战：用deepseek-coder-33b-instruct构建一个智能代码注释生成工具，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用deepseek-coder-33b-instruct构建一个智能代码注释生成工具，只需100行代码！

【免费下载链接】deepseek-coder-33b-instruct 项目地址: https://gitcode.com/openMind/deepseek-coder-33b-instruct

项目构想：我们要做什么？

在软件开发过程中，代码注释是提高代码可读性和维护性的重要手段。然而，手动编写注释往往耗时且容易遗漏。本项目旨在利用deepseek-coder-33b-instruct模型，构建一个智能代码注释生成工具。该工具能够自动为输入的代码片段生成清晰、准确的注释，帮助开发者节省时间并提升代码质量。

输入：一段代码（支持多种编程语言，如Python、Java、C++等）。
输出：生成的代码注释，包括函数说明、参数解释、返回值描述等。

技术选型：为什么是deepseek-coder-33b-instruct？

deepseek-coder-33b-instruct是一个33B参数的开源代码模型，具有以下核心亮点，非常适合实现本项目：

强大的代码理解能力：模型在2T tokens的代码和自然语言数据上训练，能够深入理解代码逻辑和上下文。
多语言支持：支持多种编程语言，能够为不同语言的代码生成注释。
指令微调：模型经过指令微调，能够根据用户需求生成高质量的文本输出（如注释）。
长上下文支持：16K的窗口大小，适合处理较长的代码片段。

这些特性使得deepseek-coder-33b-instruct成为构建智能代码注释生成工具的理想选择。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

加载模型和分词器：使用transformers库加载deepseek-coder-33b-instruct模型和对应的分词器。
设计Prompt：构造一个清晰的Prompt，告诉模型需要为输入的代码生成注释。
调用模型生成注释：将代码和Prompt输入模型，生成注释文本。
输出结果：将生成的注释格式化后输出。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

def generate_code_comments(code_snippet, language="python"):
    # 加载模型和分词器
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct", trust_remote_code=True)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        "deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct",
        trust_remote_code=True,
        torch_dtype=torch.bfloat16
    ).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 设计Prompt，明确告诉模型需要生成注释
    prompt = f"""
    Please generate detailed comments for the following {language} code. The comments should explain:
    1. The purpose of the function or code block.
    2. The input parameters and their types.
    3. The return value and its type.
    4. Any important logic or edge cases.

    Code:
    {code_snippet}
    """

    # 调用模型生成注释
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        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
    )

    # 解码并输出生成的注释
    generated_comments = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return generated_comments

# 示例代码片段
example_code = """
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
"""

# 生成注释并打印
comments = generate_code_comments(example_code)
print("Generated Comments:")
print(comments)

代码讲解：

模型加载：使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM加载预训练的模型和分词器。
Prompt设计：通过清晰的Prompt指导模型生成注释，包括代码用途、参数、返回值等。
模型调用：使用model.generate生成注释，限制生成长度为512 tokens。
结果解码：将生成的token序列解码为可读文本。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行上述代码后，生成的注释可能如下：

Generated Comments:
The function `quick_sort` implements the quick sort algorithm to sort an input list `arr`.
- Input:
  - `arr`: A list of elements to be sorted.
- Output:
  - Returns a new list with the elements sorted in ascending order.
- Logic:
  - If the list has 1 or fewer elements, it is already sorted.
  - A pivot element is selected from the middle of the list.
  - The list is partitioned into elements less than, equal to, and greater than the pivot.
  - The function recursively sorts the left and right partitions.

功能扩展

多语言支持：扩展支持更多编程语言的注释生成。
批处理功能：支持一次性为多个代码文件生成注释。
注释风格定制：允许用户选择注释风格（如Google风格、NumPy风格等）。
集成开发环境插件：将工具集成到VSCode或PyCharm中，实现一键生成注释。

通过本项目，开发者可以快速为代码添加高质量的注释，提升代码的可维护性。欢迎尝试并扩展更多功能！