- DeepSeek R1 — это бесплатная модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которую можно интегрировать в Visual Studio Code в качестве помощника по кодированию.
- Существует несколько способов запустить DeepSeek локально, не полагаясь на облако, включая такие инструменты, как Ollama, LM Studio и Jan.
- Чтобы максимально эффективно использовать DeepSeek, важно выбрать правильную модель с учетом имеющегося у вас оборудования и правильно настроить ее в расширениях, таких как CodeGPT или Cline.
DeepSeek R1 превратился в мощную и бесплатную альтернативу другим альтернативным решениям. Его лучшим преимуществом является то, что он позволяет разработчикам иметь ИА Аванзада для помощи с кодом без использования облачных серверов. В этой статье мы объясним вам Как использовать DeepSeek в Visual Studio Code.
И это так, благодаря его доступности в версиях, оптимизированных для местное исполнение, его интеграция возможна без дополнительных затрат. Все, что вам нужно сделать, это прибегнуть к таким инструментам, как Оллама, LM Studio и Ян, а также интеграция с плагинами, такими как CodeGPT и Клайн. Мы расскажем вам все в следующих параграфах:
Что такое DeepSeek R1?
Как мы уже здесь объясняли, DeepSeek R1 является модель языка с открытым исходным кодом который конкурирует с коммерческими решениями, такими как GPT-4 в задачах на логическое рассуждение, генерации кода и решении математических задач. Его главное преимущество в том, что может работать локально, не полагаясь на внешние серверы, обеспечивая высокий уровень конфиденциальности для разработчиков.
В зависимости от имеющегося оборудования могут использоваться различные версии модели: от параметров 1.5 Б (для скромных компьютеров) до параметров 70 Б (для высокопроизводительных ПК с передовыми графическими процессорами).
Методы запуска DeepSeek в VSCode
Для достижения наилучшей производительности с DeepSeek en Visual Studio Code, важно выбрать правильное решение для его запуска в вашей системе. Существует три основных варианта:
Вариант 1: Использование Олламы
Оллама Это легкая платформа, позволяющая запускать модели ИИ локально. Чтобы установить и использовать DeepSeek с Ollama, выполните следующие действия:
- Загрузите и установите Ollama с его официального сайта (ollama.com).
- В терминале выполните:
ollama pull deepseek-r1:1.5b(для более легких моделей) или более крупный вариант, если позволяет оборудование. - После загрузки Ollama разместит модель в
http://localhost:11434, что делает его доступным для VSCode.
Вариант 2: Использование LM Studio
ЛМ Студия — еще одна альтернатива для простой загрузки и управления этими типами языковых моделей (а также для использования DeepSeek в Visual Studio Code). Вот как это использовать:
- Во-первых, скачать ЛМ Студия и установите его в свою систему.
- Найдите и скачайте модель DeepSeek R1 из вкладки Узнать больше.
- Загрузите модель и включите локальный сервер для запуска DeepSeek в Visual Studio Code.
Вариант 3: Использование Яна
Третий вариант, который мы рекомендуем, это Января, еще одна жизнеспособная альтернатива для локального запуска моделей ИИ. Чтобы им воспользоваться, необходимо сделать следующее:
- Сначала загрузите версию Января соответствующий вашей операционной системе.
- Затем скачайте DeepSeek R1 с сайта Hugging Face и загрузите его в Jan.
- Наконец, запустите сервер в
http://localhost:1337и настройте его в VSCode.
Если вы хотите узнать больше о том, как использовать DeepSeek в различных условиях, ознакомьтесь с нашим руководством DeepSeek в средах Windows 11.
Интеграция DeepSeek с Visual Studio Code
Как только у вас есть DeepSeek работая локально, пришло время интегрировать его в Visual Studio Code. Для этого вы можете использовать расширения, такие как КодGPT o Cline.
Настройка CodeGPT
- На вкладке Расширения В VSCode (Ctrl + Shift + X) найдите и установите КодGPT.
- Откройте настройки расширения и выберите Оллама в качестве поставщика LLM.
- Введите URL-адрес сервера, на котором он запущен. DeepSeek локально.
- Выберите загруженную модель DeepSeek и сохраните ее.
Настройка Клайна
Cline Это инструмент, больше ориентированный на автоматическое выполнение кода. Чтобы использовать его с DeepSeek в Visual Studio Code, выполните следующие действия:
- Скачать расширение Cline в VSCode.
- Откройте настройки и выберите поставщика API (Ollama или Jan).
- Введите URL локального сервера, на котором он запущен. DeepSeek.
- Выберите модель ИИ и подтвердите настройки.
Для получения более подробной информации о реализации DeepSeek я рекомендую вам ознакомиться с Как Microsoft интегрирует DeepSeek R1 в Windows Copilot, что может дать вам более широкое представление об их возможностях.
Советы по выбору подходящей модели
El Производительность DeepSeek в Virtual Studio Code будет во многом зависеть от выбранной модели и возможностей вашего оборудования. Для справки стоит обратиться к следующей таблице:
| Модель | Требуемый объем оперативной памяти | Рекомендуемый графический процессор |
|---|---|---|
| 1.5B | 4 ГБ | Интегрированный или ЦП |
| 7B | 8-10 Гб | GTX 1660 или выше |
| 14B | 16 ГБ + | РТХ 3060/3080 |
| 70B | 40 ГБ + | RTX 4090 |
Если ваш ПК недостаточно мощный, вы можете выбрать модели меньшего размера или квантованные версии, чтобы сократить потребление памяти.
Как видите, использование DeepSeek в Visual Studio Code предлагает нам прекрасную бесплатную альтернативу другим платным помощникам по написанию кода. Возможность запуска локально через Оллама, ЛМ Студия o Января, дает разработчикам возможность воспользоваться передовым инструментом, не полагаясь на облачные сервисы или ежемесячные расходы. Если вы правильно настроите свою среду, у вас будет персональный, мощный помощник на основе искусственного интеллекта, полностью под вашим контролем.
Редактор, специализирующийся на вопросах технологий и Интернета, с более чем десятилетним опытом работы в различных цифровых медиа. Я работал редактором и создателем контента в компаниях, занимающихся электронной коммерцией, коммуникациями, онлайн-маркетингом и рекламой. Я также писал на сайтах по экономике, финансам и другим секторам. Моя работа – это также моя страсть. Теперь, благодаря моим статьям в Tecnobits, я стараюсь каждый день изучать все новости и новые возможности, которые предлагает нам мир технологий, чтобы улучшить нашу жизнь.