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Radzivon Alkhovik
Adepte de l'automatisation en code bas
7 août 2024
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DeepSeekCoder est un modèle d'IA de pointe conçu pour relever les défis auxquels les programmeurs sont confrontés en raison de leurs connaissances, de leur temps et de leur expérience limités. Grâce à des réseaux neuronaux avancés, cette IA peut traiter tes requêtes textuelles et générer du code plus ou moins complexe dans plus de 80 langages de programmation, déboguer le code existant ou l'expliquer.
Ce guide offre un aperçu de l'utilisation efficace du Deep Seek Coder dans des scénarios pratiques sur le site Latenode . Tu apprendras à maximiser ses capacités dans des applications réelles, à découvrir ses caractéristiques cachées et à comprendre les mécanismes sous-jacents qui le rendent si puissant. Reste à l'écoute pour découvrir comment ce modèle d'IA peut changer ton flux de travail de codage et stimuler ta productivité.
Principaux enseignements : DeepSeek Coder est un puissant modèle d'IA développé par DeepSeek AI, conçu pour aider les programmeurs en générant, déboguant et optimisant le code dans plus de 80 langues. S'appuyant sur des réseaux neuronaux avancés, il traite les requêtes textuelles pour produire du code, expliquer ou corriger du code existant. Intégré à Latenode, il améliore les flux de travail grâce à l'automatisation, rendant le codage plus efficace et plus accessible. Ce guide explore ses fonctionnalités, son architecture et ses applications pratiques dans des scénarios réels, démontrant comment il peut considérablement stimuler la productivité et rationaliser les processus de développement.
Développé par DeepSeek AI, Coder te permet d'écrire des extraits de code dans différents langages de programmation. Il est conçu pour prendre tes requêtes textuelles et générer le résultat final en fonction de celles-ci. En outre, cet outil peut analyser le code existant, l'expliquer, le modifier ou corriger les erreurs. La plus grande version, DeepSeek Coder V2, compte 236 milliards de paramètres, qui sont les unités numériques que tous les modèles utilisent pour fonctionner.
En termes simples, plus il y a de paramètres, plus le modèle peut traiter d'informations, ce qui permet d'obtenir des réponses meilleures et plus détaillées. Deep Seek Coder a été entraîné à l'aide de vastes ensembles de données, notamment du texte et du code réels provenant de référentiels tels que GitHub, des fragments de forums et de sites Web de logiciels, ainsi que des sources supplémentaires telles que des tests de code.
Grâce à cette formation complète, DeepSeek Coder a appris à utiliser des milliards de jetons trouvés en ligne. Chaque token représente un mot, une commande ou un symbole dans le code ou le langage naturel. Grâce à cela, tu peux écrire des snippets, distinguer les commandes qui fonctionnent de celles qui ne fonctionnent pas, comprendre leur fonctionnalité, les déboguer, et bien plus encore. De tous les ensembles de données utilisés pour la formation, 13 % étaient constitués de langage naturel et 87 % de code, englobant 80 langages de programmation différents.
Ces cas d'utilisation mettent en évidence les puissantes applications de DeepSeek Coder pour améliorer l'efficacité et la prise de décision dans divers secteurs d'activité.
Prédire le cours des actions, analyser les tendances du marché et automatiser les rapports financiers.
Analyser les données des patients pour établir des diagnostics prédictifs et automatiser la production de rapports médicaux.
Personnaliser les recommandations de produits, analyser le comportement des clients et gérer les stocks.
Analyser les performances des campagnes, générer des modèles de segmentation des clients et automatiser la création de contenu.
Prévoir la demande, optimiser la logistique et le transport, et gérer les niveaux de stocks.
Automatiser la sélection des CV, analyser le rendement des employés et prévoir les besoins en personnel.
Deep seek coder peut générer des codes de complexité variable, ce qui signifie que tu peux l'utiliser dans un grand nombre de secteurs, de l'éducation à la recherche scientifique, en passant par le commerce, etc.
Le cadre de ses mécanismes opérationnels est son architecture. Ce modèle incorpore divers composants des architectures Transformer et Mixture-to-Expert , notamment des mécanismes d'attention et des stratégies de déduplication des données afin d'optimiser les performances et l'efficacité. La section suivante explique cette partie du fonctionnement du Deep Seek Coder.
Cet outil d'IA adopte une approche hybride pour utiliser les forces de chaque architecture de ses deux cadres. Il utilise des mécanismes d'attention et de gating, différentes couches, des outils de déduplication, etc. Voici un aperçu détaillé de ces composants et de la façon dont ils contribuent à la performance globale de DeepSeek Coder :
En s'appuyant sur le mécanisme d'auto-attention de l'architecture Transformer, le modèle peut évaluer l'importance des différents tokens dans une séquence d'entrée, capturant ainsi les dépendances complexes au sein du code. C'est important pour que le modèle analyse l'ordre des mots et leurs relations dans ton entrée et ton code, afin de comprendre le contexte global.
Partie intégrante de l'architecture MoE, le mécanisme d'accès active des experts spécifiques pour chaque entrée. Ces sous-modèles résident dans les couches d'experts du modèle et se spécialisent dans différents aspects de la génération et de la compréhension du code. Pour chaque entrée, seuls les experts pertinents sont activés, ce qui garantit une utilisation efficace des ressources informatiques. Cette approche permet à Deep Seek Coder de traiter des ensembles de données et des tâches complexes sans surcharge.
Ces réseaux permettent au modèle de traiter chaque jeton, ou partie du code, séparément. Cela aide le modèle à comprendre les modèles complexes au sein des extraits. La normalisation des couches garantit la stabilité du processus de formation en maintenant les valeurs des paramètres dans une fourchette raisonnable, ce qui les empêche de devenir trop grandes ou trop petites.
DeepSeek Coder garantit des données de formation de haute qualité en utilisant la déduplication lorsque tu soumets ton code. Ce processus supprime les extraits redondants, en se concentrant sur les plus pertinents et en maintenant l'intégrité structurelle de ta base de code. En empêchant le modèle de se surajuster sur des données répétitives, il améliore les performances sur des tâches de codage nouvelles et variées.
Deep Seek Coder utilise de nombreux autres outils issus des deux architectures. Par exemple, il incorpore le codage positionnel de l'architecture Transformer pour préserver l'ordre des séquences d'entrée et les connexions résiduelles pour faciliter le flux de gradient pendant l'entraînement. Le cadre MoE utilise l'équilibrage de charge pour répartir les tâches entre les experts et le top-k gating pour sélectionner les experts les plus pertinents.
Ces composants améliorent la capacité du modèle à générer, optimiser et comprendre un code complexe. Notamment, le DeepSeek Coder est disponible dans la bibliothèque de nœudsLatenode en tant que bloc d'intégration, ainsi que de nombreux modèles d'IA pour la reconnaissance d'images, la génération de texte, l'interaction avec l'audio, etc. Tu trouveras plus d'informations sur le site Latenode dans le prochain segment.
Latenode est une plateforme innovante d'automatisation des processus métier. Créé comme une alternative à Make et Zapier, ce service te permet de créer des flux de travail à l'aide de blocs d'action, de déclencheurs et d'intégrations sans code avec des apps tierces et des modèles d'IA comme Deep Seek Coder.
Son approche est basée sur les principes du glisser-déposer, ce qui signifie que tu peux voir et modifier ton flux de travail par le biais d'une interface intuitive. Ces blocs représentent diverses fonctions, notamment le traitement des données, l'intégration des API et la gestion des conditions. Les intégrations directes comprennent des apps comme Google Sheets, Airtable, GMail, Notion, et des dizaines d'autres.
Les utilisateurs peuvent connecter ces blocs pour former des flux de travail qui exécutent des tâches complexes, qu'il s'agisse d'automatiser des communications par courrier électronique ou par service de chat, d'améliorer des processus commerciaux avec DeepSeek Ccder et d'autres modèles ou de construire une toute nouvelle application à l'intérieur du flux. Cette approche accélère le processus de développement et le rend accessible aux personnes ayant une expérience limitée de la programmation.
Latenode prend également en charge l'intégration d'applications qui ne sont pas répertoriées dans sa base de données. Tu peux insérer ton code dans le nœud Javascript, ou demander à l'assistant JS AI de l'écrire, de l'expliquer, de le modifier et de le déboguer. Il suffit de lui donner une invite, et l'IA générera un extrait de code prêt à l'emploi en quelques instants. Avec toutes ces fonctionnalités, Latenode change la donne.
Revenons à DeepSeek Coder. Comme mentionné ci-dessus, il possède un nœud d'intégration que tu peux utiliser dans un scénario avec des nœuds pour d'autres modèles d'IA. Tu trouveras ci-dessous un exemple de son fonctionnement.
Ce flux de travail automatisé résout des problèmes mathématiques à l'aide du nœud DeepSeek Coder et convertit les résultats en un Google Doc facile à lire. Il peut gérer à la fois des problèmes simples au niveau de l'école et des défis plus complexes pour les élèves. L'un des blocs de ce flux de travail nécessite un paiement, mais tu peux facilement l'échanger.
Voici un guide étape par étape sur la façon dont cela fonctionne :
Latenode propose différents nœuds de déclenchement, notamment des nœuds de planification, des webhooks et des actions dans des applis tierces, comme l'ajout d'une ligne dans une feuille de calcul Google. Pour trouver le bloc de ce flux de travail, va dans Déclencheurs ➨ Utilitaires de base et sélectionne Déclencheur sur Exécuter une fois.
Ce modèle d'IA a plusieurs versions dans la collection Latenode , certaines avec l'historique des dialogues et d'autres sans. Tu peux le trouver en recherchant Actions ➨ AI : Génération de texte ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Preview). Ce dossier contient également de puissants modèles de génération de texte et de codage, disponibles gratuitement.
Tu verras deux champs : Invite de l'utilisateur et Jetons maximum. L'invite de l'utilisateur est l'endroit où tu saisis ta question pour le codeur. Tu peux lui demander de générer n'importe quel code, et tu obtiendras une réponse peu après le démarrage du nœud. Dans ce flux de travail, le spécialiste Latenode a demandé au nœud de résoudre cette tâche :
'Écris un code qui résoudra ce problème mathématique : si je reçois un salaire de 1000 euros. Chaque mois, j'en mettrai 10 % dans une tirelire. De combien mon épargne augmentera-t-elle au bout de 10 mois ? Calcule ce montant et mon épargne totale. Après avoir effectué cette tâche, crée des variables pour que je puisse les ajouter à l'invite de texte pour que l'IA génère du texte.'
Le deuxième champ détermine la longueur du code en jetons. Elle est de 256 par défaut, mais dans ce cas, elle est de 512. Latenode recommande de ne pas augmenter davantage cette limite. Une fois que tu as terminé, clique sur Exécuter une fois pour que les résultats apparaissent.
Ce nœud s'intègre au modèle d'IA Claude 3 et est chargé de créer une représentation claire du code généré par DeepSeek Coder sous forme de texte. Il analyse le code en utilisant la variable réponse de la fenêtre de sortie du codeur. Pour trouver ce nœud, va dans le dossier : Actions ➨ AI ChatGPT Alternatives ➨ AI Anthropic Claude 3. Ce nœud nécessite un paiement, mais tu peux le remplacer par n'importe quelle autre intégration de modèle d'IA de génération de texte.
Lorsque tu ouvriras les paramètres, tu verras une fenêtre jaune avec les détails du paiement pour l'accès à ce modèle d'IA. En dessous, il y a plusieurs champs, certains similaires à ceux de DeepSeek Coder, et d'autres nouveaux. Tout d'abord, sélectionne le modèle Claude 3(dans ce scénario - Opus). Il y a des champs que tu dois laisser vides : Historique du dialogue, Image, Type de média et Génération d'arrêt.
Remplis les champs suivants : Invite de l'utilisateur, Invite du système, Jetons maximum et Température.
Sauvegarde les paramètres, exécute un test pour générer les variables nécessaires, et passe au nœud suivant.
Ce nœud crée automatiquement un nouveau document avec le texte généré par Claude. Pour le trouver, tape Apps/Actions - Google docs - Créer un nouveau document à partir d'un texte. Ouvre les paramètres du nœud, accorde l'accès à ton compte Google, choisis un titre et insère le texte. Dans ce cas, le texte sera la variable contenant le texte généré.
Voici les détails de son fonctionnement. Dès que tu appuies sur le bouton violet dans la partie inférieure de l'écran, le scénario se met en route et donne un signal à Deep Seek Coder pour qu'il génère le code permettant de résoudre la tâche que tu lui as confiée. Ensuite, il s'agit de générer une représentation textuelle du code basée sur l'analyse et la génération du modèle Claude 3. Lorsque c'est fait, le script crée un nouveau document Google avec ton texte. Ces captures d'écran montrent les résultats :
Bien que ce simple script ne fasse que montrer comment le modèle fonctionne en pratique, tu peux créer tes flux de travail avec ce nœud pour automatiser encore plus ta routine. Notamment, Latenode déconseille de fixer la limite maximale de jetons dans DeepSeek Coder à plus de 512. Des tests ont indiqué qu'il pouvait rencontrer des problèmes lorsqu'il gérait plus de jetons. Néanmoins, cette quantité est suffisante pour un large éventail de tâches.
Deep Seek Coder ouvre diverses opportunités aux entreprises dans différents domaines, en facilitant le travail des développeurs et en améliorant la qualité du code. Ce modèle est disponible sur Latenode gratuitement et sans API, tout comme l'ensemble des nœuds d'action, des déclencheurs et des intégrations. Cependant, il y a un hic. Le service propose une version de compte de base que tu obtiens après t'être inscrit. Elle fournit 300 activations de flux de travail. Pour en obtenir plus, achète l'un des trois abonnements : Starter (17 $), Grow (47 $) et Prime (247 $).
Chacun offre plus de crédits (jusqu'à 150K), plus de scénarios simultanés, des comptes connectés et des activations parallèles (jusqu'à un nombre illimité), un historique d'exécution étendu, et plus encore. Envisage ces abonnements si tu es intéressé par les capacités d'automatisation avancées de Latenode. Si tu es une entreprise, tu peux également contacter l'équipe de vente de . équipe de vente pour obtenir des conditions d'abonnement spéciales.
Latenode dispose d'un serveur Discord en pleine expansion où plus de 700 passionnés de low-code participent à des discussions sur leurs scripts, partagent des astuces et signalent des bogues. Le premier hangout de la communauté s'y est récemment tenu, et les participants ont eu l'occasion de s'entretenir avec le directeur marketing de Latenode. Tu trouveras donc certainement quelque chose d'utile une fois que tu auras rejoint la communauté. rejoins la communauté!
Que tu sois un freelance qui a besoin d'automatiser son flux de travail pour accélérer les choses, ou une grande équipe qui a pour tâche de communiquer entre tes services et des milliers de clients, Latenode peut t'aider en te proposant la meilleure solution - par exemple, des scripts entièrement personnalisables avec des modèles d'IA comme Deep Seek Coder, Falcon 7B, ou des intégrations avec des réseaux sociaux, des services de gestion de projet ou des réseaux neuronaux.
DeepSeek Coder est un outil alimenté par l'IA qui génère, optimise et débogue le code. Il prend en charge plus de 80 langages de programmation et aide à rationaliser le processus de codage en interprétant les requêtes de texte et en produisant les extraits de code correspondants.
DeepSeek Coder a été développé par DeepSeek AI, une entreprise spécialisée dans les solutions d'IA avancées pour le codage et le traitement du langage naturel.
Deep Seek Coder s'intègre à Latenode en tant que nœud au sein de sa plateforme d'automatisation des flux de travail. Les utilisateurs peuvent glisser et déposer ce nœud dans leurs flux de travail pour automatiser les tâches de codage, telles que la génération ou le débogage de code, en fonction de déclencheurs et d'actions spécifiés.
Les principales caractéristiques comprennent la génération de code, l'optimisation et le débogage, la prise en charge de plus de 80 langages de programmation et la possibilité de traiter des requêtes en langage naturel. Il utilise également des réseaux neuronaux avancés et des architectures telles que Transformer et Mixture-of-Experts.
Deep Seek Coder emploie un processus de déduplication pour garantir des données d'entraînement de haute qualité, en supprimant les extraits de code redondants et en se concentrant sur les données pertinentes. Cela améliore les performances du modèle et sa capacité à traiter efficacement diverses tâches de codage.
