Visual Studio Code で DeepSeek を使用する方法

ディープシークR1 他の代替ソリューションに代わる強力で無料の代替手段として登場しました。最大の利点は、開発者が IA アヴァンザダ クラウド サーバーに依存せずにコードのサポートを受けることができます。この記事では、 Visual Studio Code で DeepSeek を使用する方法.

そして、それは、 ローカル実行追加コストなしで統合が可能です。あなたがすべきことは、次のようなツールに頼ることだけです オラマ、LMスタジオ、ジャン、および次のようなプラグインとの統合 CodeGPT と Cline。次の段落ですべてを説明します。

ディープシーク R1 とは何ですか?

すでにここで説明したように、 ディープシークR1 あります オープンソース言語モデル 次のような商用ソリューションと競合する GPT-4 論理的推論タスク、コード生成、数学的問題解決において。その主な利点は 外部サーバーに依存せずにローカルで実行できる開発者に高いレベルのプライバシーを提供します。

利用可能なハードウェアに応じて、1.5 億のパラメータ (中程度のコンピュータ用) から 70 億のパラメータ (高度な GPU を搭載した高性能 PC 用) まで、さまざまなバージョンのモデルを使用できます。

VSCode で DeepSeek を実行する方法

最高のパフォーマンスを達成するには ディープシーク en Visual Studio Codeシステム上で実行するために適切なソリューションを選択することが重要です。主なオプションは 3 つあります。

オプション1: Ollamaを使用する

オラマ AI モデルをローカルで実行できる軽量プラットフォームです。 Ollama で DeepSeek をインストールして使用するには、次の手順に従ってください。

1. Ollamaをダウンロードしてインストールする 公式サイトより（オラマ.com).
2. ターミナルで以下を実行します: ollama pull deepseek-r1:1.5b (軽量モデルの場合)、またはハードウェアが許せばより大きなバージョン。
3. ダウンロードが完了すると、Ollamaはモデルをホストします。 http://localhost:11434VSCode にアクセスできるようになります。

オプション2: LM Studioを使用する

LMスタジオ は、これらのタイプの言語モデルを簡単にダウンロードして管理するためのもう 1 つの代替手段です (また、Visual Studio Code で DeepSeek を使用することもできます)。使い方は次のとおりです。

1. まず、ダウンロードします LMスタジオ そしてそれをシステムにインストールします。
2. モデルを検索してダウンロードする ディープシークR1 タブから 探索する.
3. モデルをアップロードし、ローカル サーバーが Visual Studio Code で DeepSeek を実行できるようにします。

オプション3: Janを使用する

3番目にお勧めするオプションは XNUMX月AI モデルをローカルで実行するためのもう 1 つの実行可能な代替手段です。これを使用するには、次の手順を実行する必要があります。

• まず、 XNUMX月 お使いのオペレーティング システムに対応します。
• 次に、Hugging Face から DeepSeek R1 をダウンロードし、Jan にロードします。
• 最後に、サーバーを起動します。 http://localhost:1337 VSCode で設定します。

さまざまな環境でDeepSeekを使用する方法についてさらに詳しく知りたい場合は、以下のガイドをご覧ください。 Windows 11 環境での DeepSeek.

DeepSeek と Visual Studio Code の統合

一度持ったら ディープシーク ローカルで作業している場合は、それを統合する時が来ました Visual Studio Code。これを行うには、次のような拡張機能を使用できます。 コードGPT o クライン.

CodeGPT の設定

1. タブから 拡張機能 VSCode（Ctrl + Shift + X）で検索してインストールします コードGPT.
2. 拡張機能の設定にアクセスし、 オラマ LLMプロバイダーとして。
3. 実行するサーバーのURLを入力します ディープシーク ローカル。
4. ダウンロードしたDeepSeekモデルを選択して保存します。

Cline の設定

クライン これは、コードの自動実行に重点を置いたツールです。 Visual Studio Code で DeepSeek を使用するには、次の手順に従います。

1. 拡張機能をダウンロードする クライン VSCode で。
2. 設定を開き、API プロバイダー (Ollama または Jan) を選択します。
3. 実行されているローカルサーバーのURLを入力します ディープシーク.
4. AIモデルを選択し、設定を確認します。

DeepSeekの実装の詳細については、以下をご覧ください。 Microsoft が DeepSeek R1 を Windows Copilot に統合する方法これにより、その機能についてより広い視点を得ることができます。

適切なモデルを選択するためのヒント

El Virtual Studio Code での DeepSeek のパフォーマンス 選択したモデルとハードウェアの機能によって大きく異なります。参考までに、次の表を参照してください。

モデル	必要なRAM	推奨GPU
1.5B	4 GB	統合型またはCPU
7B	8 10-GB	GTX 1660以降
14B	16 GB以上	3060/3080 の
70B	40 GB以上	RTX 4090

 

PC の性能が不足している場合は、より小さなモデルまたは量子化されたバージョンを選択して、メモリ消費を削減できます。

ご覧のとおり、Visual Studio Code で DeepSeek を使用すると、他の有料コード アシスタントに代わる優れた無料の代替手段が提供されます。ローカルで実行する可能性 オラマ, LMスタジオ o XNUMX月は、開発者にクラウドベースのサービスや月額費用に頼ることなく、高度なツールのメリットを享受する機会を提供します。環境を適切に設定すれば、完全に制御できるプライベートで強力な AI アシスタントが手に入ります。