Kako koristiti DeepSeek u Visual Studio Code

DeepSeek R1 se pojavio kao moćna i besplatna alternativa drugim alternativnim rješenjima. Njegova najbolja prednost je što omogućava programerima da imaju a IA avanzada za pomoć kodu bez oslanjanja na servere u oblaku. U ovom članku objašnjavamo vam Kako koristiti DeepSeek u Visual Studio Code.

I to je to, zahvaljujući dostupnosti u verzijama optimiziranim za lokalno izvršenje, njegova integracija je moguća bez dodatnih troškova. Sve što treba da uradite je da pribegnete alatima kao što su Ollama, LM Studio i Jan, kao i integracija sa dodacima kao što su CodeGPT i Cline. Sve vam kažemo u sljedećim paragrafima:

Šta je DeepSeek R1?

Kao što smo već objasnili ovde, DeepSeek R1 es un model jezika otvorenog koda koja se takmiči sa komercijalnim rješenjima kao što su GPT-4 u zadacima logičkog zaključivanja, generiranju koda i rješavanju matematičkih problema. Njegova glavna prednost je to može se pokrenuti lokalno bez oslanjanja na eksterne servere, pružajući visok nivo privatnosti za programere.

U zavisnosti od dostupnog hardvera, mogu se koristiti različite verzije modela, od 1.5B parametara (za skromne računare) do 70B parametara (za računare visokih performansi sa naprednim GPU-ovima).

Metode za pokretanje DeepSeek-a u VSCode-u

Za postizanje najboljih performansi sa DeepSeek en Visual Studio kod, bitno je odabrati pravo rješenje za njegovo pokretanje na vašem sistemu. Postoje tri glavne opcije:

Opcija 1: Korištenje Ollama

Ollama To je lagana platforma koja vam omogućava lokalno pokretanje AI modela. Slijedite ove korake da instalirate i koristite DeepSeek s Ollama:

1. Preuzmite i instalirajte Ollamu sa svoje službene web stranice (ollama.com).
2. U terminalu pokrenite: ollama pull deepseek-r1:1.5b (za lakše modele) ili veću varijantu ako to hardver dozvoljava.
3. Nakon preuzimanja, Ollama će ugostiti model http://localhost:11434, čineći ga dostupnim za VSCode.

Opcija 2: Korištenje LM Studio

LM Studio je još jedna alternativa za jednostavno preuzimanje i upravljanje ovim tipovima jezičkih modela (i također za korištenje DeepSeek-a u Visual Studio Code). Ovako ga koristite:

1. Primero, descarga LM Studio i instalirajte ga na svoj sistem.
2. Pretražite i preuzmite model DeepSeek R1 desde la pestaña Otkrijte.
3. Otpremite model i omogućite lokalnom serveru da pokrene DeepSeek u Visual Studio Code.

Opcija 3: Korištenje Jan

Treća opcija koju preporučujemo je Jan, još jedna održiva alternativa za lokalno pokretanje AI modela. Da biste ga koristili, morate učiniti sljedeće:

• Prvo preuzmite verziju Jan correspondiente a tu sistema operativo.
• Zatim preuzmite DeepSeek R1 sa Hugging Face i učitajte ga u januar.
• Na kraju, pokrenite server http://localhost:1337 i postavite ga u VSCode.

Ako želite da istražite više o tome kako koristiti DeepSeek u različitim okruženjima, slobodno pogledajte naš vodič DeepSeek u Windows 11 okruženjima.

DeepSeek integracija sa Visual Studio Code

Una vez que tienes DeepSeek radeći lokalno, vrijeme je da ga integrirate Visual Studio kod. Da biste to učinili, možete koristiti ekstenzije poput CodeGPT o Cline.

Konfiguriranje CodeGPT

1. Desde la pestaña Ekstenzije U VSCode (Ctrl + Shift + X), pretražite i instalirajte CodeGPT.
2. Pristupite postavkama ekstenzija i odaberite Ollama kao LLM provajder.
3. Unesite URL servera na kojem se pokreće DeepSeek lokalno.
4. Odaberite preuzeti DeepSeek model i sačuvajte ga.

Konfiguriranje Cline

Cline To je alat koji je više orijentisan na automatsko izvršavanje koda. Da biste ga koristili s DeepSeekom u Visual Studio Code, slijedite ove korake:

1. Descarga la extensión Cline u VSCode.
2. Otvorite postavke i odaberite API provajdera (Ollama ili Jan).
3. Unesite URL lokalnog servera na kojem se izvodi DeepSeek.
4. Odaberite AI model i potvrdite postavke.

Za više informacija o implementaciji DeepSeek-a, preporučujem da pogledate Kako Microsoft integriše DeepSeek R1 u Windows Copilot, što vam može dati širu perspektivu o njihovim mogućnostima.

Savjeti za odabir pravog modela

El DeepSeek performanse u Virtual Studio Code ovisit će u velikoj mjeri o odabranom modelu i mogućnostima vašeg hardvera. Za referencu, sljedeću tabelu vrijedi konsultovati:

Ako vaš PC nema dovoljno snage, možete se odlučiti za manje modele ili kvantizirane verzije kako biste smanjili potrošnju memorije.

Kao što vidite, korištenje DeepSeeka u Visual Studio Code nam nudi odličnu, besplatnu alternativu drugim plaćenim pomoćnicima koda. Mogućnost lokalnog pokretanja Ollama, LM Studio o Jan, daje programerima priliku da iskoriste napredni alat bez oslanjanja na usluge zasnovane na oblaku ili mjesečne troškove. Ako dobro postavite svoje okruženje, imat ćete privatnog, moćnog AI asistenta potpuno pod svojom kontrolom.

Povezani članak:

DeepSeek: Sve što trebate znati o najinovativnijoj besplatnoj AI

Daniel Terrasa

Urednik specijaliziran za tehnologiju i internet pitanja s više od deset godina iskustva u različitim digitalnim medijima. Radio sam kao urednik i kreator sadržaja za kompanije za e-trgovinu, komunikaciju, online marketing i oglašavanje. Također sam pisao na web stranicama ekonomije, finansija i drugih sektora. Moj posao je i moja strast. Sada, kroz moje članke u Tecnobits, pokušavam istražiti sve novosti i nove mogućnosti koje nam svijet tehnologije nudi svaki dan da poboljšamo svoje živote.