Comment utiliser DeepSeek V3 Coder sous Windows 11 ?
Découvrez comment maîtriser DeepSeek V3 Coder sur Windows 11 pour optimiser le codage grâce à l'IA, en accédant à son interface web, son API ou en le déployant localement.
Si vous souhaitez apprendre comment utiliser DeepSeek V3 Coder sous Windows 11, cet article vous guidera. DeepSeek-V3 Coder est une version spécialisée du modèle DeepSeek-V3. Il utilise le traitement du langage naturel et des techniques avancées d'apprentissage automatique pour comprendre et générer du code, fournir une assistance en programmation et aider les utilisateurs dans leurs tâches de développement logiciel.
Comment utiliser DeepSeek V3 Coder sous Windows 11 ?
DeepSeek V3 Coder s'adresse à ceux qui cherchent à améliorer leurs compétences en codage ou à rationaliser leur processus de développement logiciel. Si vous souhaitez utiliser DeepSeek V3 Coder sous Windows 11, vous pouvez y accéder via la plateforme de démonstration en ligne, le service API, ou télécharger les poids du modèle pour un déploiement local. Voyons comment procéder.
Lancez votre navigateur préféré, tapez www.deepseekv3.com dans la barre d'URL et appuyez sur Entrée. Vous serez redirigé vers le site officiel de DeepSeek. Cliquez sur le bouton ‘Essayez DeepSeek V3‘ dans le coin supérieur droit.
Vous verrez l'interface de chat de DeepSeek. Tapez votre question dans la zone de saisie du chat et appuyez sur Entrée. DeepSeek V3 générera rapidement une réponse pour vous.
Inscrivez-vous sur DeepSeek pour accéder à des fonctionnalités premium ou des options avancées, telles que la sauvegarde de l'historique des chats ou la personnalisation des préférences.
Tapez chat.deepseek.com dans la barre d'URL de votre navigateur et appuyez sur Entrée. Ensuite, inscrivez-vous pour un compte DeepSeek. Une fois connecté, vous verrez une interface de chat basée sur le dernier modèle DeepSeek-V3. Vous pouvez utiliser l'interface pour entrer vos requêtes de codage, générer du code ou déboguer des programmes.
Accéder à DeepSeek-V3 Coder via l'API
Pour accéder au modèle DeepSeek-V3 via l'API sous Windows 11, suivez ces étapes :
Inscrivez-vous pour un compte sur la plateforme DeepSeek afin de recevoir votre clé API.
Téléchargez et installez Python depuis python.org, si ce n'est pas déjà fait. Lors de l'installation, assurez-vous de cocher la case Ajouter python.exe au PATH (si Python est ajouté au PATH, vous pouvez simplement taper python ou pip dans n'importe quelle fenêtre de terminal, et le système saura où trouver l'interpréteur Python ou le gestionnaire de packages. Sans ajouter Python au PATH, vous devrez naviguer vers le répertoire spécifique où Python est installé chaque fois que vous voulez exécuter une commande Python).
Ensuite, installez le SDK approprié.
L'API DeepSeek utilise un format d'API compatible avec OpenAI, vous pouvez donc accéder à l'API DeepSeek en utilisant le SDK OpenAI ou tout logiciel compatible avec l'API OpenAI. Pour installer le SDK OpenAI, ouvrez l'Invite de commandes et exécutez la commande suivante :
pip install openai
Une fois votre environnement de développement configuré, configurez l'accès à l'API en définissant l'URL de base sur :
'https://api.deepseek.com'
Ensuite, accédez au modèle DeepSeek V3 en effectuant des appels API. Voici un exemple Python pour interagir avec le modèle DeepSeek V3 :
from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="<Clé API DeepSeek>", base_url="https://api.deepseek.com") response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant utile"}, {"role": "user", "content": "Bonjour"}, ], stream=False ) print(response.choices[0].message.content)Remarque :
- Le nom du modèle
deepseek-chatinvoquera DeepSeek V3. - Activez le streaming en définissant
'stream=true'. Le streaming est idéal pour les scénarios de réponse en temps réel.
Accéder à DeepSeek-V3 Coder via un déploiement local
Le déploiement de DeepSeek V3 localement implique de télécharger les poids du modèle et de configurer l'environnement nécessaire. Cependant, il n'existe pas de document officiel DeepSeek V3 spécifiquement conçu pour le déploiement du modèle localement sous Windows 11. Les guides de déploiement disponibles se concentrent principalement sur les environnements Linux, en particulier Ubuntu 20.04 ou supérieur.
Pour le déploiement local de DeepSeek-V3 Coder sous Windows 11, vous pouvez créer un environnement similaire à Linux au sein de votre système Windows.
Avant de continuer, assurez-vous que votre système remplit ces exigences matérielles et logicielles minimales :
- GPU : NVIDIA GPU avec support CUDA (par exemple, série RTX 30xx ou supérieure).
- Python : Version.
- Mémoire : Au moins 16 Go de RAM (32 Go recommandé).
- CUDA et cuDNN : Installez les versions compatibles avec les dépendances de DeepSeek V3.
Suivez maintenant ces étapes :
Installez le Windows Subsystem for Linux 2 sur votre PC Windows 11.
Clonez le dépôt DeepSeek V3 :
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
Accédez au répertoire d'inférence et installez les dépendances listées dans requirements.txt :
cd DeepSeek-V3/inference pip install -r requirements.txt
Ensuite, téléchargez les poids du modèle depuis HuggingFace et placez-les dans le dossier /path/to/DeepSeek-V3.
Ensuite, convertissez les poids du modèle dans un format spécifique :
python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16
Vous pouvez maintenant discuter avec DeepSeek-V3 ou effectuer une inférence par lots sur un fichier donné.
C'est tout ! J'espère que vous trouvez cela utile.
DeepSeek est-il gratuit ?
DeepSeek offre un accès gratuit à certains modèles, permettant aux utilisateurs de découvrir leurs capacités sans coût immédiat. D'autres modèles fonctionnent sur une base payante, avec des coûts déterminés par l'utilisation. Le dernier modèle, DeepSeek-V3, a une structure tarifaire de 0,14 $ par million de tokens d'entrée et 0,28 $ par million de tokens de sortie (une réduction est actuellement en cours sur les prix de DeepSeek-V3 jusqu'au 8 février 2025).
Quel GPU faut-il pour DeepSeek Coder V2 ?
Le déploiement de DeepSeek-Coder-V2 nécessite des ressources GPU substantielles en raison de sa grande taille et de sa complexité. Pour l'inférence au format BF16 (bfloat16), le modèle nécessite 8 GPU, chacun équipé de 80 Go de mémoire.
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