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如何在Windows 11中使用DeepSeek V3 Coder？

如果你想學習如何在 Windows 11 中使用 DeepSeek V3 Coder，這篇文章將為您提供指導。 DeepSeek-V3 Coder 是 DeepSeek-V3 模型的專門版本。它利用自然語言處理和先進的機器學習技術來理解和生成代碼、提供編程幫助並幫助用戶完成軟件開發任務。

DeepSeek V3 Coder 適合那些希望提高編碼技能或簡化軟件開發流程的人。如果你想在 Windows 11 中使用 DeepSeek V3 Coder，您可以通過以下方式訪問它在線演示平台,應用程序編程接口服務，或下載模型權重本地部署。讓我們看看如何。

1]通過Web瀏覽器訪問DeepSeek-V3 Coder

啟動您最喜歡的瀏覽器，輸入www.deepseekv3.com，然後按 Enter。您將被重定向到 DeepSeek 的官方網站。單擊“嘗試 DeepSeek V3' 按鈕位於右上角。

您將看到 DeepSeek 的聊天界面。在聊天輸入框中輸入您的查詢，然後按進入。 DeepSeek V3 將快速為您生成響應。

註冊 DeepSeek 即可訪問高級功能或高級選項，例如保存聊天歷史記錄或自定義首選項。

類型聊天.deepseek.com在瀏覽器的地址欄中，然後按進入。接下來，註冊 DeepSeek 帳戶。登錄後，您將看到基於最新 DeepSeek-V3 模型的聊天界面。您可以使用該界面輸入編碼查詢、生成代碼或調試程序。

2]通過API訪問DeepSeek-V3 Coder

要在 Windows 11 上通過 API 訪問 DeepSeek-V3 模型，請按照以下步驟操作：

在 DeepSeek 平台上註冊帳戶以接收您的 API 密鑰。

下載並，如果尚未安裝。在安裝過程中，請確保選中該複選框將 python.exe 添加到 PATH（如果Python已添加到PATH中，您只需鍵入python或者pip在任何終端窗口中，系統都會知道在哪裡可以找到Python解釋器或包管理器。如果不將 Python 添加到 PATH，則每次要運行 Python 命令時，都需要導航到安裝 Python 的特定目錄）。

接下來，安裝適當的 SDK。

DeepSeek API 使用 OpenAI 兼容的 API 格式，因此您可以使用 OpenAI SDK 或任何 OpenAI API 兼容的軟件訪問 DeepSeek API。要安裝 OpenAI SDK，請打開命令提示符並執行以下命令：

pip install openai

設置開發環境後，配置 API 訪問，同時將基本 URL 設置為：

'https://api.deepseek.com'

然後通過API調用來訪問DeepSeek V3模型。以下是與 DeepSeek V3 模型交互的 Python 示例：

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)

筆記：

  1. 這型號名稱 deepseek-chat將調用 DeepSeek V3。
  2. 通過設置啟用流媒體'stream=true'。流式傳輸非常適合實時響應場景。

讀:

3]通過本地部署訪問DeepSeek-V3 Coder

在本地部署 DeepSeek V3 涉及下載模型權重並設置必要的環境。然而，並沒有專門為在 Windows 11 上本地部署模型而定制的 DeepSeek V3 官方文檔。可用的部署指南主要集中於Linux環境，特別是Ubuntu 20.04 或更高版本。

對於在 Windows 11 上本地部署 DeepSeek-V3 Coder，您可以在 Windows 系統中創建類似 Linux 的環境。

在繼續之前，請確保您的系統滿足以下最低硬件和軟件要求：

  • 圖形處理器：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（例如 RTX 30xx 系列或更高版本）。
  • Python：3.8 或更高版本。
  • 記憶：至少 16GB RAM（推薦 32GB）。
  • CUDA 和 cuDNN：安裝與 DeepSeek V3 依賴項兼容的版本。

現在請按照下列步驟操作：

。

克隆 DeepSeek V3 存儲庫：

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

導航到推理目錄並安裝中列出的依賴項requirements.txt:

cd DeepSeek-V3/inference
pip install -r requirements.txt

下一個，下載模型權重從抱臉並將它們放入/path/to/DeepSeek-V3文件夾。

接下來，將模型權重轉換為特定格式：

python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16

現在，您可以與 DeepSeek-V3 聊天或對給定文件進行批量推理。

就是這樣！我希望你覺得這很有用。

讀： 。

DeepSeek 是免費的嗎？

DeepSeek 提供對某些模型的免費訪問，使用戶無需立即付費即可體驗其功能。其他型號則按付費方式運行，費用根據使用情況而定。最新模型 DeepSeek-V3 的定價結構為每百萬個輸入代幣 0.14 美元，每百萬個輸出代幣 0.28 美元（DeepSeek-V3 定價持續折扣，直至 2025 年 2 月 8 日）。

提示: 請參閱這篇文章，如果你看到了註冊可能很忙訊息.

DeepSeek Coder V2 需要什麼 GPU？

由於模型尺寸較大且複雜，部署 DeepSeek-Coder-V2 需要大量 GPU 資源。對於 BF16 (bfloat16) 格式的推理，該模型需要 8 個 GPU，每個 GPU 配備 80 GB 內存。

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