Windows 11'de DeepSeek V3 Coder nasıl kullanılır?

Windows 11 De Deepseek V3 Coder Nasil Kullanilir



Öğrenmek istiyorsan Windows 11'de DeepSeek V3 Coder nasıl kullanılır , bu yazı size yol gösterecektir. DeepSeek-V3 Coder, DeepSeek-V3 modelinin özel bir versiyonudur. Kodu anlamak ve oluşturmak, programlama yardımı sağlamak ve kullanıcılara yazılım geliştirme görevlerinde yardımcı olmak için doğal dil işleme ve gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinden yararlanır.



  Windows 11'de DeepSeek V3 Coder nasıl kullanılır?





Windows 11'de DeepSeek V3 Coder nasıl kullanılır?

DeepSeek V3 Coder, kodlama becerilerini geliştirmek veya yazılım geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak isteyenler içindir. İsterseniz Windows 11'de DeepSeek V3 Coder'ı kullanın aracılığıyla erişebilirsiniz. çevrimiçi demo platformu , API'si hizmetini kullanın veya model ağırlıklarını indirin yerel dağıtım . Nasıl olduğunu görelim.





1] Web Tarayıcı aracılığıyla DeepSeek-V3 Coder'a erişin

Favori tarayıcınızı başlatın, yazın www.deepseekv3.com URL çubuğuna tıklayın ve Enter tuşuna basın. DeepSeek'in resmi web sitesine yönlendirileceksiniz. ' seçeneğine tıklayın DeepSeek V3'ü deneyin Sağ üst köşedeki 'düğmesi.



  DeepSeek bağlantısını deneyin

DeepSeek'in sohbet arayüzünü göreceksiniz. Sorgunuzu sohbet giriş kutusuna yazın ve tuşuna basın. Girmek . DeepSeek V3 sizin için hızlı bir şekilde yanıt oluşturacaktır.

  DeepSeek Sohbeti



Premium özelliklere veya sohbet geçmişini kaydetme veya tercihleri ​​özelleştirme gibi gelişmiş seçeneklere erişim kazanmak için DeepSeek'e kaydolun.

Tip chat.deepseek.com tarayıcınızın URL çubuğuna tıklayın ve Girmek . Ardından DeepSeek hesabına kaydolun. Giriş yaptığınızda en son DeepSeek-V3 modelini temel alan bir sohbet arayüzü göreceksiniz. Kodlama sorgularınızı girmek, kod oluşturmak veya programlarda hata ayıklamak için arayüzü kullanabilirsiniz.

2] DeepSeek-V3 Coder'a API aracılığıyla erişin

  DeepSeek Sohbet API'si

Windows 11'de DeepSeek-V3 modeline API aracılığıyla erişmek için şu adımları izleyin:

API anahtarınızı almak için DeepSeek platformunda bir hesaba kaydolun.

İndirin ve python.org'dan Python'u yükleyin , henüz yüklü değilse. Kurulum sırasında kutuyu işaretlediğinizden emin olun. Python.exe'yi PATH'e ekleyin (PATH'e Python eklenirse herhangi bir terminal penceresine python veya pip yazmanız yeterlidir; sistem Python yorumlayıcısını veya paket yöneticisini nerede bulacağını bilecektir. Python'u PATH'e eklediğinizde, Python komutunu her çalıştırmak istediğinizde Python'un kurulu olduğu belirli dizine gitmeniz gerekir).

Daha sonra uygun SDK'yı yükleyin.

DeepSeek API, OpenAI uyumlu bir API formatı kullandığından, OpenAI SDK'yı veya herhangi bir OpenAI API uyumlu yazılımı kullanarak DeepSeek API'sine erişebilirsiniz. OpenAI SDK'yı yüklemek için Komut İstemi'ni açın ve aşağıdaki komutu yürütün:

pip install openai

Geliştirme ortamınız kurulduktan sonra, temel URL'yi şu şekilde ayarlarken API erişimini yapılandırın:

'https://api.deepseek.com'

Daha sonra API çağrıları yaparak DeepSeek V3 modeline erişin. İşte DeepSeek V3 modeliyle etkileşim kurmak için bir Python örneği:

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)

Not:

  1. model adı deepseek-chat, DeepSeek V3'ü çağıracaktır.
  2. 'stream=true' ayarını yaparak akışı etkinleştirin. Akış, gerçek zamanlı yanıt senaryoları için idealdir.

3] DeepSeek-V3 Coder'a Yerel Dağıtım aracılığıyla erişin

  DeepSeek Model İndirmeleri

DeepSeek V3'ü yerel olarak dağıtmak, model ağırlıklarının indirilmesini ve gerekli ortamın kurulmasını içerir. Ancak modeli Windows 11'de yerel olarak dağıtmak için özel olarak tasarlanmış resmi bir DeepSeek V3 belgesi mevcut değildir. mevcut dağıtım kılavuzları öncelikle odaklanmak Linux ortamlar, özellikle Ubuntu 20.04 veya üzeri .

DeepSeek-V3 Coder'ın Windows 11'de yerel dağıtımı için Windows sisteminizde Linux benzeri bir ortam oluşturabilirsiniz.

Windows 10 için canlı saat duvar kağıdı

Devam etmeden önce sisteminizin bu minimum donanım ve yazılım gereksinimlerini karşıladığından emin olun:

  • GPU: CUDA destekli NVIDIA GPU (ör. RTX 30xx serisi veya üzeri).
  • Python: Sürüm 3.8 veya üzeri.
  • Hafıza: En az 16GB RAM (32GB önerilir).
  • CUDA ve cuDNN: DeepSeek V3 bağımlılıklarıyla uyumlu sürümleri yükleyin.

Şimdi şu adımları izleyin:

Windows 11 PC'nize Linux 2 için Windows Alt Sistemini yükleyin .

DeepSeek V3 Deposunu Klonlayın:

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

Çıkarım dizinine gidin ve requirements.txt'de listelenen bağımlılıkları yükleyin:

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

Sonraki, model ağırlıklarını indir itibaren SarılmaYüz ve bunları /path/to/DeepSeek-V3 klasörüne koyun.

Daha sonra model ağırlıklarını belirli bir formata dönüştürün:

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

Artık DeepSeek-V3 ile sohbet edebilir veya belirli bir dosya üzerinde toplu çıkarım yapabilirsiniz.

İşte bu! Umarım bunu faydalı bulursunuz.

Okumak: VS Code için En İyi Yapay Zeka Kod Oluşturucu Asistanları .

DeepSeek ücretsiz mi?

DeepSeek, belirli modellere ücretsiz erişim sağlayarak kullanıcıların yeteneklerini anında maliyet olmadan deneyimlemelerine olanak tanır. Diğer modeller ücretli olarak çalışır ve maliyetleri kullanıma göre belirlenir. En son model olan DeepSeek-V3, bir milyon giriş tokenı başına 0,14 ABD Doları ve bir milyon çıkış tokenı başına 0,28 ABD Doları tutarında bir fiyatlandırma yapısına sahiptir (DeepSeek-V3 fiyatlandırmasında 8 Şubat 2025'e kadar devam eden bir indirim vardır).

DeepSeek Coder V2 için hangi GPU'ya ihtiyacınız var?

DeepSeek-Coder-V2'yi dağıtmak, büyük model boyutu ve karmaşıklığı nedeniyle önemli miktarda GPU kaynağı gerektirir. BF16 (bfloat16) formatında çıkarım için model, her biri 80 GB belleğe sahip 8 GPU gerektirir.

Sonrakini Oku: En İyi Ekran Görüntüsünden Kodlamaya Yapay Zeka araçları .

Popüler Mesajlar