Kako koristiti DeepSeek u Visual Studio Code

DeepSeek R1 pojavio se kao snažna i besplatna alternativa drugim alternativnim rješenjima. Njegova najbolja prednost je što programerima omogućuje da imaju Napredni AI za pomoć koda bez oslanjanja na poslužitelje u oblaku. U ovom članku vam objašnjavamo 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 trebate učiniti je pribjeći alatima poput Ollama, LM Studio i Jan, kao i integracija s dodacima kao što su CodeGPT i Cline. Sve ćemo vam reći u sljedećim odlomcima:

Što je DeepSeek R1?

Kao što smo već objasnili ovdje, DeepSeek R1 je model jezika otvorenog koda koji se natječe s komercijalnim rješenjima kao što su GPT-4 u zadacima logičkog zaključivanja, generiranju kodova i rješavanju matematičkih problema. Njegova glavna prednost je u tome što može se pokrenuti lokalno bez oslanjanja na vanjske poslužitelje, pružajući visoku razinu privatnosti za programere.

Ovisno o dostupnom hardveru, mogu se koristiti različite verzije modela, od 1.5B parametara (za skromna računala) do 70B parametara (za računala visokih performansi s naprednim GPU-ima).

Metode za pokretanje DeepSeeka u VSCodeu

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

Opcija 1: Korištenje Ollame

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

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

Opcija 2: Korištenje LM Studio

LM studio je još jedna alternativa za jednostavno preuzimanje i upravljanje ovim vrstama jezičnih modela (i također za korištenje DeepSeeka u Visual Studio Code). Evo kako ga koristiti:

1. Prvo preuzmite LM studio i instalirajte ga na svoj sustav.
2. Potražite i preuzmite model DeepSeek R1 s kartice Istražite.
3. Učitajte model i omogućite lokalnom poslužitelju 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 koji odgovara vašem operativnom sustavu.
• Zatim preuzmite DeepSeek R1 s Hugging Face i učitajte ga u Jan.
• Na kraju pokrenite poslužitelj http://localhost:1337 i postavite ga u VSCode.

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

DeepSeek integracija s Visual Studio Code

jednom kad imaš DeepSeek radi lokalno, vrijeme je da ga integriramo u Kôd Visual Studio. Da biste to učinili, možete koristiti proširenja poput KodGPT o Cline.

Konfiguriranje CodeGPT-a

1. S kartice Proširenja U VSCode (Ctrl + Shift + X), pretražite i instalirajte KodGPT.
2. Pristupite postavkama proširenja i odaberite Ollama kao LLM pružatelj.
3. Unesite URL poslužitelja na kojem se izvodi DeepSeek lokalno.
4. Odaberite preuzeti model DeepSeek i spremite ga.

Konfiguriranje Cline

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

1. Preuzmite proširenje Cline u VSCodeu.
2. Otvorite postavke i odaberite API providera (Ollama ili Jan).
3. Unesite URL lokalnog poslužitelja na kojem se izvodi DeepSeek.
4. Odaberite AI model i potvrdite postavke.

Za više informacija o implementaciji DeepSeeka, preporučujem da provjerite Kako Microsoft integrira 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 uvelike će ovisiti o odabranom modelu i mogućnostima vašeg hardvera. Za referencu vrijedi pogledati sljedeću tablicu:

Ako je vaše računalo slabije, možete se odlučiti za manje modele ili kvantizirane verzije kako biste smanjili potrošnju memorije.

Kao što vidite, korištenje DeepSeeka u Visual Studio Codeu nudi nam izvrsnu, besplatnu alternativu drugim pomoćnicima koda koji se plaćaju. Mogućnost lokalnog pokretanja Ollama, LM studio o Jan, daje programerima priliku da iskoriste prednosti naprednog alata bez oslanjanja na usluge temeljene na oblaku ili mjesečne troškove. Ako dobro postavite svoje okruženje, imat ćete privatnog, moćnog AI pomoćnika potpuno pod svojom kontrolom.

Povezani članak:

DeepSeek: Sve što trebate znati o najinovativnijoj besplatnoj umjetnoj inteligenciji

Daniel Terrasa

Urednik specijaliziran za pitanja tehnologije i interneta s više od deset godina iskustva u različitim digitalnim medijima. Radio sam kao urednik i kreator sadržaja za tvrtke koje se bave e-trgovinom, komunikacijom, internetskim marketingom i oglašavanjem. Pisao sam i na web stranicama o ekonomiji, financijama i drugim sektorima. Moj posao je također moja strast. Sada, kroz moje članke u Tecnobits, nastojim istražiti sve novosti i nove mogućnosti koje nam svijet tehnologije svakodnevno nudi za poboljšanje života.