DeepSeek Coder 是 DeepSeek 团队开发的代码生成模型系列，专注于通过大规模训练和智能算法提升开发效率。其基于 2万亿 Token 的混合数据（87%代码 +13%中英文自然语言）训练，支持从 1B到33B参数 的模型版本，覆盖不同规模的开发需求1。该模型以 16K窗口长度 支持项目级代码补全，并在 HumanEval、MultiPL-E 等编程基准测试中达到开源模型领先水平。
DeepSeek Coder软件简介
发布时间：首个版本发布于2024年12月27日2，2025年1月更新至33B参数版本
核心架构：基于 Transformer 架构，采用预训练与填空任务结合，优化代码上下文理解能力。
应用场景：适用于算法实现、代码重构、自动化测试等，支持 Python、Java、C++ 等 338种编程语言。
DeepSeek Coder软件功能
智能代码生成：根据自然语言描述生成完整代码（如通过“写一个快速排序算法”生成Python代码）。
项目级补全：支持跨文件上下文理解，自动补全复杂函数或模块。
代码优化与修复：检测逻辑错误并提供修复建议（如内存泄漏、死循环）。
多语言适配：覆盖主流编程语言及框架（如React、TensorFlow）。
DeepSeek Coder软件特色
训练数据规模：使用 2T Token 的代码语料库，包含GitHub开源项目与企业级代码库。
性能优势：在 HumanEval 测试中，33B版本准确率达 73.78%，超越同类开源模型。
灵活部署：支持本地CPU/GPU部署（如NVIDIA 3090显卡运行14B模型）及云端API调用。
IDE集成：提供 IDEA插件，实现实时代码补全与调试辅助。
DeepSeek Coder常见问题
安装依赖错误
现象：pip install 失败，提示缺失库。
解决：运行 pip install -r requirements.txt 安装完整依赖。
显存不足导致崩溃
现象：加载33B模型时提示内存不足。
解决：切换至低参数模型（如7B）或启用CPU模式。
生成代码不符合预期
现象：代码逻辑错误或语法不规范。
解决：调整生成参数（如 top_p=0.9 限制多样性）或添加详细注释约束输出。
API调用延迟高
现象：云端响应缓慢。
解决：使用本地部署或选择硅基流动等优化平台。
DeepSeek Coder代码生成模型更新日志：
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