手把手教你配置Idea 和 VsCode:满血使用DeepSeek R1/V3

在网页侧刷题容易被发现,哈哈。在开发工具中刷题稳如泰山。

一款免费的AI编程助手MarsCode,全新支持DeepSeek R1/V3、豆包大模型1.5自由切换,免部署、更准确、更强大!助你提高编程效率,可以点击体验一下哦:

一、注册地址:

https://www.marscode.cn/events/s/dqiIO34DLGA/

二、MarsCode 可以做什么?

2.1 代码补全

2.2 代码解释:

2.3 生成注释、单侧生成、AI 问答

三、在 JetBrains IDEs 中安装:

3.1 第一步: 打开设置

3.2 第二步:在插件中搜索: MarsCode

3.2 第三步: 重启Idea

3.4 第四步:重启后登陆

3.5 第五步: 第四步点击Login后,跳转到网页。提示如下,可以开心的使用了。

​ 如果你没有注册过,应该要先注册一下。如果注册登录了,会显示如下信息。

3.6 第六步:模型选择,有三个模型可以选择

3.7 第七步:体验

​ 很优秀。比如你需要根据哪个字段排序,都可以告诉他,他会帮助我们写一个排序算法,根据要求。

四、在 Visual Studio Code 中安装:

打开 Visual Studio Code 插件市场下载 MarsCode 并安装。安装后请重启 IDE并登录,即可体验 AI 助力编码

4.1 进入扩展,点击搜索,安装

4.2 重启VScode,开始使用:

### DeepSeek R1 本地部署DeepSeek R1 是一种先进的大语言模型,其本地化部署涉及多个步骤技术要点。以下是关于如何在本地环境中设置运行 DeepSeek R1 的详细介绍: #### 准备工作 为了成功完成 DeepSeek R1 的本地部署,需要满足以下硬件软件环境的要求: - **GPU 支持**: 推荐使用 NVIDIA GPU 并支持 CUDA cuDNN 技术,以便加速模型推理过程[^1]。 - **Python 版本**: 需要 Python 3.8 或更高版本作为基础编程环境。 - **依赖库安装**: 使用 `pip` 安装必要的深度学习框架其他工具包。 #### 环境配置 创建一个新的虚拟环境来隔离项目所需的依赖项是一个良好的实践方法。可以按照如下方式操作: ```bash python -m venv deepseek_env source deepseek_env/bin/activate ``` 接着,在激活的虚拟环境下安装所需的核心库文件,例如 PyTorch 或 TensorFlow 及其他辅助模块: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install transformers datasets accelerate ``` #### 下载预训练模型 通过 Hugging Face 提供的服务获取已经经过充分训练好的 DeepSeek-R1 模型权重数据集是非常便捷的方式之一。执行下面命令即可实现自动下载功能: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/large") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/large", trust_remote_code=True) ``` #### 运行测试实例 当所有前期准备工作都完成后,可以通过编写简单的脚本来验证整个流程是否正常运作起来。这里给出一段用于生成文本的小例子代码片段: ```python input_text = "Once upon a time" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(result) ``` 以上就是有关于 DeepSeek R1 在个人计算机或者服务器上的完整部署指南说明文档内容总结。
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