DeepSeek Coder — это передовая модель искусственного интеллекта, разработанная для решения проблем, с которыми сталкиваются программисты из-за недостатка знаний, времени и опыта. Используя передовые нейронные сети, этот ИИ может обрабатывать ваши текстовые запросы и генерировать код различной сложности на более чем 80 языках программирования, отлаживать существующий код или объяснять его.

Это руководство предлагает insights о том, как эффективно использовать DeepSeek Coder в практических сценариях с Нодулем. Вы узнаете, как максимально использовать его возможности в реальных приложениях, раскрыть скрытые функции и понять механизмы, которые делают его таким мощным. Оставайтесь с нами, чтобы узнать, как эта модель ИИ может изменить ваш рабочий процесс и повысить производительность.

Ключевые выводы: DeepSeek Coder — это мощная модель ИИ, разработанная DeepSeek AI, предназначенная для помощи программистам в генерации, отладке и оптимизации кода на более чем 80 языках. Используя передовые нейронные сети, она обрабатывает текстовые запросы для создания кода, объяснения или исправления существующего кода. Интегрированная в Нодуль, она улучшает рабочие процессы через автоматизацию, делая программирование более эффективным и доступным. Это руководство исследует её функции, архитектуру и практическое применение в реальных сценариях, демонстрируя, как она может значительно повысить производительность и упростить процессы разработки.

Что такое DeepSeek Coder? Исследование модели ИИ для NLP и программирования

Разработанный DeepSeek AI, Coder позволяет вам писать фрагменты кода на разных языках программирования. Он предназначен для обработки ваших текстовых запросов и генерации конечного результата на их основе. Кроме того, этот инструмент может анализировать существующий код, объяснять его, изменять или исправлять ошибки. Самая большая версия, DeepSeek Coder V2, имеет 236 миллиардов параметров, которые являются числовыми единицами, используемыми всеми моделями для функционирования.

Проще говоря, чем больше параметров, тем больше информации может обработать модель, что приводит к более качественным и детализированным ответам. DeepSeek Coder был обучен на обширных наборах данных, включая реальный текст и код из репозиториев, таких как GitHub, фрагменты из программных форумов и веб-сайтов, а также дополнительные источники, такие как тесты кода.

Благодаря такому всестороннему обучению, DeepSeek Coder научился использовать миллиарды токенов, найденных в интернете. Каждый токен представляет собой слово, команду или символ в коде или естественном языке. Благодаря этому вы можете писать фрагменты кода, отличать рабочие команды от нерабочих, понимать их функциональность, отлаживать их и многое другое. Из всех наборов данных, использованных для обучения, 13% состояли из естественного языка и 87% из кода, охватывающего 80 различных языков программирования.

Гибридная архитектура модели DeepSeek Coder

Этот инструмент ИИ использует гибридный подход, чтобы использовать сильные стороны каждой архитектуры своих двух фреймворков. Он использует механизмы внимания и гейтирования, различные слои, инструменты дедупликации и т.д. Вот подробный обзор этих компонентов и того, как они способствуют общей производительности DeepSeek Coder:

Механизм внимания

Используя механизм самовнимания из архитектуры Transformer, модель может взвешивать важность различных токенов во входной последовательности, захватывая сложные зависимости в коде. Это важно для анализа порядка слов и их взаимосвязей во входных данных и коде, понимания общего контекста.

Механизм гейтирования

Являясь неотъемлемой частью архитектуры MoE, механизм гейтирования активирует конкретных экспертов для каждого входа. Эти подмодели находятся в слоях экспертов модели и специализируются на различных аспектах генерации и понимания кода. Для каждого входа активируются только соответствующие эксперты, что обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов. Этот подход позволяет DeepSeek Coder обрабатывать сложные наборы данных и задачи без излишней нагрузки.

Прямые сети (FFNs)

Эти сети позволяют модели обрабатывать каждый токен или часть кода отдельно. Это помогает модели понимать сложные паттерны внутри фрагментов кода. Нормализация слоя обеспечивает стабильность процесса обучения, удерживая значения параметров в разумных пределах, предотвращая их чрезмерное увеличение или уменьшение.

Процесс дедупликации

DeepSeek Coder обеспечивает высокое качество обучающих данных, используя дедупликацию при отправке вашего кода. Этот процесс удаляет избыточные фрагменты, фокусируясь на наиболее релевантных и сохраняя структурную целостность вашей кодовой базы. Предотвращая переобучение модели на повторяющихся данных, он повышает производительность на новых и разнообразных задачах.

Другие инструменты

DeepSeek Coder использует множество других инструментов из обеих архитектур. Например, он включает позиционное кодирование из архитектуры Transformer для сохранения порядка входных последовательностей и остаточные соединения для помощи в потоке градиентов во время обучения. Из фреймворка MoE он берет балансировку нагрузки для распределения задач между экспертами и top-k гейтирование для выбора наиболее релевантных экспертов.

Эти компоненты улучшают способность модели генерировать, оптимизировать и понимать сложный код. Примечательно, что DeepSeek Coder доступен в библиотеке узлов Нодуля как блок интеграции, наряду с многочисленными моделями ИИ для распознавания изображений, генерации текста, взаимодействия с аудио и т.д. Смотрите следующий раздел, чтобы узнать больше о Нодуле.

Нодуль и DeepSeek Coder: Интеграция программирования в ваши автоматизированные рабочие процессы

Нодуль — это инновационная платформа для автоматизации бизнес-процессов. Созданная как альтернатива Make и Zapier, эта услуга позволяет создавать рабочие процессы с использованием блоков действий, триггеров и no-code интеграций с сторонними приложениями и моделями ИИ, такими как DeepSeek Coder.

Его подход основан на принципах drag-and-drop, что означает, что вы можете видеть и изменять свой рабочий процесс через интуитивно понятный интерфейс. Эти блоки представляют различные функции, включая обработку данных, интеграцию API и обработку условий. Прямые интеграции включают приложения, такие как Google Sheets, Airtable, GMail, Notion и десятки других.

Пользователи могут соединять эти блоки для формирования рабочих процессов, которые выполняют сложные задачи, от автоматизации коммуникаций через электронную почту или чат-сервисы до улучшения бизнес-процессов с помощью DeepSeek Coder и других моделей или создания целого нового приложения внутри потока. Этот подход ускоряет процесс разработки и делает его доступным для людей с ограниченным опытом программирования.

Нодуль также поддерживает интеграцию с приложениями, не перечисленными в его базе данных. Вы можете вставить свой код в узел Javascript или попросить JS AI-ассистента написать, объяснить, изменить и отладить его. Просто дайте ему запрос, и ИИ сгенерирует готовый к использованию фрагмент кода за считанные секунды. Со всеми этими функциями Нодуль становится настоящим game changer.

Вернемся к DeepSeek Coder. Как упоминалось выше, у него есть узел интеграции, который вы можете использовать в сценарии вместе с узлами для других моделей ИИ. Смотрите ниже пример того, как это работает.

Автоматизация решения математических задач с помощью DeepSeek Coder

Этот автоматизированный рабочий процесс решает математические задачи с использованием узла DeepSeek Coder и преобразует результаты в удобочитаемый Google Doc. Он может обрабатывать как простые школьные задачи, так и более сложные студенческие задачи. Один из блоков в этом рабочем процессе требует оплаты, но вы можете легко заменить его.

Вот пошаговое руководство о том, как это работает:

Добавьте узел триггера.

Нодуль предлагает различные узлы триггеров, включая узлы расписания, вебхуки и действия в сторонних приложениях, такие как добавление строки в Google Spreadsheet. Чтобы найти блок для этого рабочего процесса, перейдите в Triggers ➨ Core Utilities и выберите Trigger on Run Once.

Добавьте интеграцию с DeepSeek Coder.

Эта модель ИИ имеет несколько версий в коллекции Нодуля, некоторые с историей диалога, а некоторые без. Вы можете найти её, выполнив поиск Actions ➨ AI: Text Generation ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Preview). В этой папке также содержатся мощные модели генерации текста и кода, доступные бесплатно.

Откройте настройки узла.

Вы увидите два поля: User Prompt и Max Tokens. User Prompt — это место, где вы вводите свой вопрос для кодера. Вы можете попросить его сгенерировать любой код, и вы получите ответ вскоре после запуска узла. В этом рабочем процессе специалист Нодуля попросил узел решить следующую задачу:

'Напишите код, который решит эту математическую задачу: Если я получаю зарплату в 1000 евро. Каждый месяц я буду класть 10% от неё в копилку. На сколько увеличится моя сумма сбережений через 10 месяцев? Вычислите это и мои общие сбережения. После выполнения этой задачи создайте переменные, чтобы я мог добавить их в текстовый запрос для ИИ, чтобы сгенерировать текст.'

Второе поле определяет длину кода в токенах. По умолчанию это 256, но в данном случае это 512. Нодуль рекомендует не увеличивать этот лимит дальше. После того как вы закончите с этим, нажмите Run Once, чтобы появились результаты.

Добавьте узел 3.

Этот узел интегрируется с моделью ИИ Claude 3 и отвечает за создание понятного текстового представления кода, сгенерированного DeepSeek Coder. Он анализирует код, используя переменную ответа из окна вывода кодера. Чтобы найти этот узел, перейдите в папку: Actions ➨ AI ChatGPT Alternatives ➨ AI Anthropic Claude 3. Этот узел требует оплаты, но вы можете заменить его любой другой интеграцией модели генерации текста ИИ.

Настройте узел

Когда вы откроете настройки, вы увидите желтое окно с деталями оплаты для доступа к этой модели ИИ. Ниже есть несколько полей, некоторые из которых похожи на те, что в DeepSeek Coder, а некоторые новые. Сначала выберите модель Claude 3 (в этом сценарии — Opus). Есть поля, которые вы должны оставить пустыми: Dialogue History, Image, Media Type и Stop Generation.

- Dialogue History: Показывает историю ваших взаимодействий с моделью ИИ, которую нужно заполнить в формате JSON.

- Image и Media Type: Позволяют узлу взаимодействовать с изображением, которое вы предоставляете.

- Stop Generation: Позволяет вам остановить генерацию текста в любой момент с помощью специальных фраз, таких как 'конец текста'. Когда модель встречает эту фразу во время генерации текста, она немедленно останавливается.

Заполните следующие поля: User Prompt, System Prompt, Max Tokens и Temperature.

-User Prompt: Введите ваш запрос. В этом сценарии необходимо проанализировать результат работы DeepSeek Coder, сгенерировать текстовое представление кода на простом языке и создать таблицу на основе кода в Google Doc для иллюстрации решения.

-System Prompt: Установите контекст и инструкции для Claude.

-Max Tokens: Введите 4096 или любое другое число, чтобы дать модели достаточно символов для генерации.

-Temperature: Это значение от 0.0 до 1.0, где 0 более аналитический, а 1 более творческий.

Сохраните настройки, запустите тест для генерации необходимых переменных и перейдите к следующему узлу.

Добавьте узел Google Doc с названием 'Создать новый документ из текста' и настройте его.

Этот узел автоматически создает новый документ с текстом, сгенерированным Claude. Чтобы найти его, введите Apps/Actions - Google docs - Create New Document from Text. Откройте настройки узла, предоставьте доступ к вашему аккаунту Google, выберите заголовок и вставьте текст. В данном случае текстом будет переменная, содержащая сгенерированный текст.

Запустите рабочий процесс. Просто нажмите кнопку в нижней части пользовательского интерфейса.

Вот детали его работы. Как только вы нажмете фиолетовую кнопку в нижней части экрана, сценарий начнет выполняться и даст сигнал DeepSeek Coder сгенерировать код для решения задачи, которую вы ему дали. Затем он перейдет к генерации текстового представления кода на основе анализа и генерации модели Claude 3. Когда это будет сделано, скрипт создаст новый документ Google с вашим текстом. Эти скриншоты показывают результаты:

Хотя этот простой скрипт просто показывает, как модель работает на практике, вы можете создавать свои рабочие процессы с этим узлом, чтобы автоматизировать свою рутину еще больше. Примечательно, что Нодуль рекомендует не устанавливать лимит max token в DeepSeek Coder выше 512. Тесты показали, что он может столкнуться с проблемами при обработке большего количества токенов. Тем не менее, этого количества достаточно для широкого круга задач.

Станьте пользователем Нодуля и попробуйте DeepSeek Coder сами

DeepSeek Coder открывает различные возможности для бизнеса в разных областях, облегчая работу разработчиков и улучшая качество кода. Эта модель доступна в Нодуле бесплатно и без API, как и все узлы действий, триггеры и интеграции. Однако есть нюанс. Сервис предлагает базовую версию аккаунта, которую вы получаете после регистрации. Она предоставляет 300 активаций рабочих процессов. Чтобы получить больше, купите одну из трех подписок: Starter ($17), Grow ($47) и Prime ($247).

Каждая из них предлагает больше кредитов (до 150K), больше параллельных сценариев, подключенных аккаунтов и параллельных активаций (до неограниченного количества), расширенную историю выполнения и многое другое. Рассмотрите эти подписки, если вас интересуют расширенные возможности автоматизации с Нодулем. Если вы представляете бизнес, вы также можете связаться с отделом продаж, чтобы получить специальные условия подписки.

Независимо от того, являетесь ли вы фрилансером, которому нужно автоматизировать свой рабочий процесс, чтобы ускорить дела, или большой командой с задачей коммуникации между вашими отделами и тысячами клиентов, Нодуль может помочь вам с лучшим решением — например, полностью настраиваемыми скриптами с моделями ИИ, такими как DeepSeek Coder, Falcon 7B, или интеграциями с социальными сетями, сервисами управления проектами или нейронными сетями.