Si tu veux apprendre comment utiliser DeepSeek V3 Coder dans Windows 11 , cet article vous guidera. DeepSeek-V3 Coder est une version spécialisée du modèle DeepSeek-V3. Il exploite le traitement du langage naturel et des techniques avancées d'apprentissage automatique pour comprendre et générer du code, fournir une assistance à la programmation et aider les utilisateurs dans les tâches de développement logiciel.
Comment utiliser DeepSeek V3 Coder sous Windows 11 ?
DeepSeek V3 Coder est destiné à ceux qui cherchent à améliorer leurs compétences en codage ou à rationaliser leur processus de développement logiciel. Si tu veux utiliser DeepSeek V3 Coder dans Windows 11 , vous pouvez y accéder via le plateforme de démonstration en ligne , API service, ou téléchargez les pondérations du modèle pour déploiement local . Voyons comment.
1] Accédez au codeur DeepSeek-V3 via un navigateur Web
Lancez votre navigateur préféré, tapez www.deepseekv3.com dans la barre d'URL et appuyez sur Entrée. Vous serez redirigé vers le site officiel de DeepSeek. Cliquez sur le ' Essayez DeepSeek V3 ' dans le coin supérieur droit.
Vous verrez l’interface de discussion de DeepSeek. Tapez votre requête dans la zone de saisie du chat et appuyez sur Entrer . DeepSeek V3 générera rapidement une réponse pour vous.
Inscrivez-vous sur DeepSeek pour accéder à des fonctionnalités premium ou à des options avancées, telles que l'enregistrement de l'historique des discussions ou la personnalisation des préférences.
Taper chat.deepseek.com dans la barre d'URL de votre navigateur et appuyez sur Entrer . Ensuite, créez un compte DeepSeek. Lors de la connexion, vous verrez une interface de discussion basée sur le dernier modèle DeepSeek-V3. Vous pouvez utiliser l'interface pour saisir vos requêtes de codage, générer du code ou déboguer des programmes.
2] Accédez au codeur DeepSeek-V3 via l'API
Pour accéder au modèle DeepSeek-V3 via l'API sur Windows 11, suivez ces étapes :
Créez un compte sur la plateforme DeepSeek pour recevoir votre clé API.
Téléchargez et installer Python depuis python.org , s'il n'est pas déjà installé. Lors de l'installation, assurez-vous de cocher la case pour Ajouter python.exe au PATH (si Python est ajouté au PATH, vous pouvez simplement taper python ou pip dans n'importe quelle fenêtre de terminal, et le système saura où trouver l'interpréteur Python ou le gestionnaire de packages. Sans ajouter Python vers le PATH, vous devrez accéder au répertoire spécifique dans lequel Python est installé, chaque fois que vous souhaitez exécuter une commande Python).
Ensuite, installez le SDK approprié.
L'API DeepSeek utilise un format d'API compatible OpenAI, vous pouvez donc accéder à l'API DeepSeek à l'aide du SDK OpenAI ou de tout logiciel compatible avec l'API OpenAI. Pour installer le SDK OpenAI, ouvrez l'invite de commande et exécutez la commande suivante :
pip install openai
Une fois votre environnement de développement configuré, configurez l'accès à l'API tout en définissant l'URL de base sur :
'https://api.deepseek.com'
Accédez ensuite au modèle DeepSeek V3 en effectuant des appels API. Voici un exemple Python pour interagir avec le modèle DeepSeek V3 :
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
{"role": "user", "content": "Hello"},
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)Note:
- Le nom du modèle
deepseek-chatinvoquera DeepSeek V3. - Activez le streaming en définissant
'stream=true'. Le streaming est idéal pour les scénarios de réponse en temps réel.
3] Accédez au codeur DeepSeek-V3 via un déploiement local
Le déploiement local de DeepSeek V3 implique le téléchargement des poids du modèle et la configuration de l'environnement nécessaire. Cependant, il n’existe pas de document officiel DeepSeek V3 spécifiquement conçu pour déployer le modèle localement sur Windows 11. guides de déploiement disponibles se concentrer principalement sur Linux environnements, en particulier Ubuntu 20.04 ou supérieur .
Pour le déploiement local de DeepSeek-V3 Coder sur Windows 11, vous pouvez créer un environnement de type Linux au sein de votre système Windows.
Avant de continuer, assurez-vous que votre système répond à ces exigences matérielles et logicielles minimales :
- GPU : GPU NVIDIA avec prise en charge CUDA (par exemple, série RTX 30xx ou supérieure).
- Python: Version 3.8 ou supérieure.
- Mémoire: Au moins 16 Go de RAM (32 Go recommandés).
- CUDA et cuDNN : Installez les versions compatibles avec les dépendances DeepSeek V3.
Suivez maintenant ces étapes :
Installez le sous-système Windows pour Linux 2 sur votre PC Windows 11 .
Clonez le référentiel DeepSeek V3 :
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
Accédez au répertoire d'inférence et installez les dépendances répertoriées dans requirements.txt :
cd DeepSeek-V3/inference pip install -r requirements.txt
Suivant, télécharger les poids du modèle depuis ÉtreindreVisage et placez-les dans le dossier /path/to/DeepSeek-V3.
Ensuite, convertissez les poids du modèle dans un format spécifique :
python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16
Vous pouvez désormais discuter avec DeepSeek-V3 ou inférence par lots sur un fichier donné.
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C'est ça! J'espère que vous trouverez cela utile.
Lire: Meilleurs assistants générateurs de code AI pour VS Code .
DeepSeek est-il gratuit ?
DeepSeek offre un accès gratuit à certains modèles, permettant aux utilisateurs de découvrir leurs capacités sans frais immédiats. D'autres modèles fonctionnent sur une base payante, avec des coûts déterminés par l'utilisation. Le dernier modèle, DeepSeek-V3, a une structure tarifaire de 0,14 $ par million de jetons d'entrée et de 0,28 $ par million de jetons de sortie (il existe une réduction continue sur le prix DeepSeek-V3 jusqu'au 8 février 2025).
De quel GPU avez-vous besoin pour DeepSeek Coder V2 ?
Le déploiement de DeepSeek-Coder-V2 nécessite des ressources GPU substantielles en raison de la grande taille et de la complexité de son modèle. Pour l'inférence au format BF16 (bfloat16), le modèle nécessite 8 GPU, chacun équipé de 80 Go de mémoire.
Lire ensuite : Meilleurs outils d'IA de capture d'écran vers code .
