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DeepSeek 随着 DeepSeek-V3 的推出取得了重大进展，该模型在编码、数学推理和自然语言处理能力方面超越了其前代模型。
在本教程中，我将逐步指导您使用 DeepSeek-V3 创建代码审查助手。我们还将学习将其与 Gradio 集成，为应用程序提供用户友好的界面。
什么是 DeepSeek-V3？
DeepSeek V3 是一个混合专家 (MoE)语言模型，具有 6710 亿个参数，其中每个标记激活 370 亿个参数。
该模型基于 14.8 万亿个高质量 token 进行训练，在代码生成和分析等各种任务中表现出色。该模型架构采用了多头潜在注意力 (MLA) 和无辅助损失负载平衡策略等创新技术，确保推理效率高、训练成本低。
多头潜在注意力 (MLA) 机制使模型能够同时关注输入的多个方面，从而提高推理效率。DeepSeekMoE 架构采用混合专家方法来优化训练成本和性能。
来源：DeepSeek-AI
无辅助损失的负载平衡策略可在不依赖辅助损失函数的情况下均匀分配计算负载，从而提高训练稳定性。此外，多标记预测目标允许模型同时预测多个标记，从而提高性能并实现推测解码，以加快推理速度。
对我来说，DeepSeek-V3 特别令人兴奋的一些原因是：
- 它提供高级推理和理解，使其适合代码完成和分析等复杂任务。
- DeepSeek-V3 的处理速度为每秒 60 个令牌，比其前身 DeepSeek-V2 快三倍。
- 该模型及其附带的研究论文都是完全开源的，以促进透明度和社区协作。
如何连接到 DeepSeek-V3 API
要将 DeepSeek V3 集成到我们的应用程序中，我们需要设置 API 密钥。请按照以下步骤访问您的 API 密钥：
1. 前往DeepSeek.com并点击“访问 API”。
2. 在DeepSeek的API平台上注册。
3. 点击“充值”，将所需金额充值至您的账户。在撰写本文时，DeepSeek API 定价为：
- 输入（缓存未命中）：0.27 美元/百万个代币
- 输入（缓存命中）：0.07 美元/百万个代币
- 输出：1.10 美元/百万代币
3. 导航到左侧的“API 密钥”选项卡，然后单击“创建新 API 密钥”。最后，为 API 密钥设置一个名称并复制以备将来使用。
演示项目概述：带有 Gradio 的代码审查助手
我们要构建的应用程序是一个交互式助手，它使用 DeepSeek V3 的功能通过用户友好的界面提供有见地的代码审查。
在开始之前，请确保您已安装以下软件：
- Python 3.8+
- 所需库：使用 pip 安装必要的 Python 包：
pip install requests gradio现在所有依赖项都已安装，让我们设置 DeepSeek API。
步骤 1：连接到 DeepSeek 的 API
以下脚本演示了如何与 DeepSeek API 交互以根据用户提示获取响应。请注意，DeepSeek 的 API 与 OpenAI 的格式兼容，并使用基本 URL进行 API 请求。
import requests
import json
# Replace 'YOUR_API_KEY' with your actual DeepSeek API key
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
API_URL = 'https://api.deepseek.com/chat/completions'
HEADERS = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer '
}
def get_deepseek_response(prompt):
"""Fetches a response from the DeepSeek API based on the given prompt."""
data = {
'model': 'deepseek-chat', # Specifies the DeepSeek V3 model
'messages': [
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful code reviewer.'},
{'role': 'user', 'content': prompt}
],
'stream': False # Set to True for streaming responses
}
response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result['choices'][0]['message']['content'].strip()
else:
raise Exception(f"Error {response.status_code}: {response.text}")让我们更详细地分解上面的代码：
requests导入和库JSON分别向 DeepSeek API 发出 HTTP POST 请求并将请求负载编码为 JSON 格式。- 设置您的 API 密钥和基本 URL，以指定用于聊天完成的 DeepSeek API 端点。
- 该
get_deepseek_response函数向 API 发送用户提示并检索响应。 - 我们使用指定的模型、消息历史记录和流式传输首选项构建请求负载，然后使用适当的标头和 JSON 负载向 API 端点发送 POST 请求。如果响应的状态代码为 200，则表示成功；助手的回复将被解析并返回。否则，将引发异常并显示错误详细信息。
接下来，我们设计应用程序的核心功能。
第 2 步：设计核心功能
我们将定义一个函数，以代码片段作为输入并使用 DeepSeek-V3 对其进行分析，提供反馈和建议。
def review_code(code_snippet):
prompt = f"""
Code Snippet:
Task: Analyze the provided code snippet. Identify any errors or potential improvements, suggest optimizations, and provide alternative implementations if applicable.
"""
return get_deepseek_response(prompt)我们有一个代码审阅者，他会接收代码片段，将其与任务提示一起嵌入到提示中，并传递最终提示以从模型中获得响应。
接下来，我们为我们的代码审查器应用程序开发一个简单的 Gradio 网络界面。
步骤3：创建Gradio界面
Gradio 允许我们为应用程序创建一个交互式 Web 界面。以下代码片段为该review_code()功能创建了一个用户友好的 Gradio Web 界面。Gradio 界面获取用户的输入并将其传递给模型进行验证。
import gradio as gr
def code_reviewer_ui(code):
return review_code(code)
interface = gr.Interface(
fn=code_reviewer_ui,
inputs=gr.Code(language='python', lines=20, label="Paste your code here"),
outputs=gr.Textbox(label="Review Feedback"),
title="AI Code Reviewer Assistant",
description="Analyze your code snippets, receive feedback, and discover improvements.",
)
interface.launch(share=True)上述设置包括三个组件：
- 输入：
gr.Code用户可以粘贴其代码的组件。 - 输出：A
gr.Textbox显示来自 DeepSeek V3 的反馈。 - 界面：将
gr.Interface输入和输出联系在一起，启动一个 Web 应用程序以供用户交互。
步骤 4：测试应用程序
让我们通过一个简单的示例来测试我们的应用程序：
我尝试了多个代码示例来测试这个模型，每次都提供了正确的评论。
结论
在本教程中，我们使用 DeepSeek V3 和 Gradio 构建了一个由 AI 驱动的代码审阅助手。此工具可以分析代码片段、提供建设性反馈并提出改进建议，从而增强您的开发过程。
请随意扩展其功能或将其集成到更大的项目中，以进一步简化您的编码工作流程。
要了解有关 DeepSeek 生态系统的更多信息，我推荐这些博客：
