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DeepSeek Coder：强大的代码语言模型

DeepSeek Coder是一系列由DeepSeek公司开发的先进代码语言模型。这些模型在2T（万亿）个标记上进行训练，其中87%为代码，13%为英文和中文的自然语言。DeepSeek Coder的设计旨在为开发者和程序员提供强大的编程辅助工具。

模型特点

海量训练数据

DeepSeek Coder的训练数据量达到了惊人的2T标记，这为模型提供了丰富的知识基础。训练数据中包含了大量的代码实例和相关的自然语言描述，使模型能够理解和生成高质量的代码。

灵活的模型规模

为了满足不同用户的需求，DeepSeek Coder提供了多个版本的模型，参数规模从1.3B到33B不等。用户可以根据自己的硬件条件和应用场景选择最合适的模型版本。

卓越的性能表现

在多个权威的编程基准测试中，如HumanEval、MultiPL-E、MBPP、DS-1000和APPS，DeepSeek Coder展现出了领先的性能，超越了其他开源代码模型。这证明了其在代码生成和理解方面的卓越能力。

高级代码补全功能

DeepSeek Coder采用了16K的窗口大小和填空任务训练方法，这使得模型能够支持项目级别的代码补全和插入任务。开发者可以利用这一功能来提高编码效率，快速完成复杂的编程任务。

deepseek-coder-6.7b-instruct模型

作为DeepSeek Coder系列的一员，deepseek-coder-6.7b-instruct是一个经过指令微调的6.7B参数模型。它基于deepseek-coder-6.7b-base初始化，并在2B个指令数据上进行了微调，使其更适合于交互式的编程辅助任务。

使用方法

DeepSeek Coder的使用非常简单。用户可以通过Hugging Face的transformers库轻松加载和使用模型。以下是一个使用Python进行模型推理的简单示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()

# 准备输入
messages = [
    { 'role': 'user', 'content': "write a quick sort algorithm in python."}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

# 生成代码
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# 解码并打印结果
print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True))