Ai
.jpg)
Radzivon Alkhovik
Low-Code-Automatisierungs-Enthusiast
7. August 2024
%20(1)%20(1).png)
.png)
.svg){kind=icon}
Es gibt einen Teil der ...DeepSeek-Coder ist ein hochmodernes KI-Modell, das die Herausforderungen anspricht, denen Programmierer aufgrund begrenzter Kenntnisse, Zeit und Erfahrung gegenüberstehen. Mithilfe fortschrittlicher neuronaler Netzwerke kann diese KI Ihre Textabfragen verarbeiten und Code unterschiedlicher Komplexität in über 80 Programmiersprachen generieren, den vorhandenen Code debuggen oder erklären.
Dieser Leitfaden bietet Einblicke in die effektive Verwendung des Deep Seek Coder in praktischen Latenode-Szenarien. Sie erfahren, wie Sie seine Fähigkeiten in realen Anwendungen maximieren, seine verborgenen Funktionen entdecken und die zugrunde liegenden Mechanismen verstehen, die ihn so leistungsstark machen. Bleiben Sie dran, um zu erfahren, wie dieses KI-Modell Ihren Codierungsworkflow verändern und die Produktivität steigern kann.
Die zentralen Thesen: DeepSeek Coder ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das von DeepSeek AI entwickelt wurde und Programmierer durch die Generierung, Fehlerbehebung und Optimierung von Code in über 80 Sprachen unterstützt. Es nutzt fortschrittliche neuronale Netzwerke und verarbeitet Textabfragen, um Code zu erstellen, zu erklären oder vorhandenen Code zu korrigieren. Integriert in Latenode verbessert es Arbeitsabläufe durch Automatisierung und macht das Codieren effizienter und zugänglicher. Dieser Leitfaden untersucht seine Funktionen, Architektur und praktischen Anwendungen in realen Szenarien und zeigt, wie es die Produktivität deutlich steigern und Entwicklungsprozesse rationalisieren kann.
Coder wurde von DeepSeek AI entwickelt und ermöglicht Ihnen das Schreiben von Code-Schnipseln in verschiedenen Programmiersprachen. Es ist so konzipiert, dass es Ihre Textabfragen entgegennimmt und darauf basierend das Endergebnis generiert. Darüber hinaus kann dieses Tool vorhandenen Code analysieren, erklären, ändern oder Fehler beheben. Die größte Version, DeepSeek Coder V2, hat 236 Milliarden Parameter, dies sind die numerischen Einheiten, die alle Modelle zum Funktionieren verwenden.
Einfach ausgedrückt: Je mehr Parameter vorhanden sind, desto mehr Informationen kann das Modell verarbeiten, was zu besseren und detaillierteren Antworten führt. Deep Seek Coder wurde mithilfe umfangreicher Datensätze trainiert, darunter echter Text und Code aus Repositories wie GitHub, Fragmente aus Softwareforen und Websites sowie zusätzliche Quellen wie Codetests.
Durch diese umfassende Schulung hat DeepSeek Coder gelernt, Milliarden von online gefundenen Token zu nutzen. Jeder Token stellt ein Wort, einen Befehl oder ein Symbol in Code oder natürlicher Sprache dar. Dank dieser Kenntnisse können Sie Snippets schreiben, zwischen funktionierenden und fehlerhaften Befehlen unterscheiden, ihre Funktionalität verstehen, sie debuggen und vieles mehr. Von allen für das Training verwendeten Datensätzen bestanden 13 % aus natürlicher Sprache und 87 % aus Code, der 80 verschiedene Programmiersprachen umfasste.
Diese Anwendungsfälle verdeutlichen die leistungsstarken Einsatzmöglichkeiten von DeepSeek Coder bei der Verbesserung der Effizienz und Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen.
Vorhersage von Aktienkursen, Analyse von Markttrends und Automatisierung der Finanzberichterstattung.
Analysieren von Patientendaten zur prädiktiven Diagnostik und zur Automatisierung der medizinischen Berichterstellung.
Personalisieren Sie Produktempfehlungen, analysieren Sie das Kundenverhalten und verwalten Sie den Lagerbestand.
Analysieren Sie die Kampagnenleistung, generieren Sie Kundensegmentierungsmodelle und automatisieren Sie die Inhaltserstellung.
Nachfrageprognose, Optimierung von Logistik und Transport sowie Verwaltung der Lagerbestände.
Automatisieren Sie die Lebenslaufprüfung, analysieren Sie die Mitarbeiterleistung und prognostizieren Sie den Personalbedarf.
Deep Seek Coder kann Code von unterschiedlicher Komplexität generieren, was bedeutet, dass Sie ihn in vielen verschiedenen Branchen einsetzen können, von der Bildung bis hin zur wissenschaftlichen Forschung, dem Handel usw.
Der Rahmen für seine Betriebsmechanismen ist seine Architektur. Dieses Modell umfasst verschiedene Komponenten des Transformator und Mischung zum Experten Architekturen, einschließlich Aufmerksamkeitsmechanismen und Datendeduplizierungsstrategien zur Optimierung von Leistung und Effizienz. Der folgende Abschnitt erläutert diesen Teil des Deep Seek Coder-Vorgangs.
Dieses KI-Tool verfolgt einen hybriden Ansatz, um die Stärken jeder Architektur seiner beiden Frameworks zu nutzen. Es verwendet Aufmerksamkeits- und Gating-Mechanismen, verschiedene Schichten, Deduplizierungstools usw. Hier ist ein detaillierter Blick auf diese Komponenten und wie sie zur Gesamtleistung von DeepSeek Coder beitragen:
Durch Nutzung des Self-Attention-Mechanismus der Transformer-Architektur kann das Modell die Wichtigkeit verschiedener Token in einer Eingabesequenz abwägen und komplexe Abhängigkeiten im Code erfassen. Dies ist wichtig, damit das Modell die Reihenfolge der Wörter und ihre Beziehungen in Ihrer Eingabe und Ihrem Code analysieren und den Gesamtkontext verstehen kann.
Der Gating-Mechanismus ist ein wesentlicher Bestandteil der MoE-Architektur und aktiviert für jeden Input spezifische Experten. Diese Untermodelle befinden sich in die Models Expertenebenen und sind auf verschiedene Aspekte der Codegenerierung und des Codeverständnisses spezialisiert. Für jeden Input werden nur die relevanten Experten aktiviert, wodurch eine effiziente Nutzung der Rechenressourcen gewährleistet wird. Dieser Ansatz ermöglicht es Deep Seek Coder, komplexe Datensätze und Aufgaben ohne Overhead zu verarbeiten.
Diese Netzwerke ermöglichen es dem Modell, jedes Token oder jeden Teil des Codes separat zu verarbeiten. Dies hilft dem Modell, komplexe Muster innerhalb der Snippets zu verstehen. Die Schichtnormalisierung stellt sicher, dass der Trainingsprozess stabil bleibt, indem die Parameterwerte in einem vernünftigen Bereich gehalten werden und verhindert wird, dass sie zu groß oder zu klein werden.
DeepSeek Coder sorgt durch Deduplizierung beim Senden Ihres Codes für qualitativ hochwertige Trainingsdaten. Dieser Prozess entfernt redundante Snippets, konzentriert sich auf die relevantesten und bewahrt die strukturelle Integrität Ihrer Codebasis. Indem es verhindert, dass das Modell sich an sich wiederholende Daten überanpasst, verbessert es die Leistung bei neuen und vielfältigen Codierungsaufgaben.
Deep Seek Coder verwendet viele weitere Tools aus beiden Architekturen. Beispielsweise integriert es die Positionscodierung aus der Transformer-Architektur, um die Reihenfolge der Eingabesequenzen und Restverbindungen beizubehalten und so den Gradientenfluss während des Trainings zu unterstützen. Aus dem MoE-Framework werden Lastausgleichsfunktionen verwendet, um Aufgaben auf Experten zu verteilen, und Top-k-Gating, um die relevantesten Experten auszuwählen.
Diese Komponenten verbessern die Fähigkeit des Modells, komplexen Code zu generieren, zu optimieren und zu verstehen. Insbesondere ist der DeepSeek Coder verfügbar in Latenode-Knotenbibliothek als Integrationsblock, zusammen mit zahlreichen KI-Modellen für Bilderkennung, Textgenerierung, Interaktion mit Audio usw. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie mehr über Latenode.
Latenode ist eine innovative Plattform zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Entwickelt als Alternative zu Marke und ZapierMit diesem Dienst können Sie Workflows mithilfe von Aktionsblöcken, Triggern und No-Code-Integrationen mit Apps von Drittanbietern und KI-Modellen wie Deep Seek Coder erstellen.
Sein Ansatz basiert auf Drag-and-Drop Prinzipien, was bedeutet, dass Sie Ihren Workflow über eine intuitive Benutzeroberfläche anzeigen und ändern können. Diese Blöcke stellen verschiedene Funktionen dar, darunter Datenverarbeitung, API-Integration und Bedingungsbehandlung. Direkte Integrationen umfassen Apps wie Google Sheets, Airtable, GMail, Notion und Dutzende mehr.
Benutzer können diese Blöcke verbinden, um Workflows zu erstellen, die komplexe Aufgaben ausführen, von der Automatisierung der E-Mail- oder Chat-Dienstkommunikation über die Verbesserung von Geschäftsprozessen mit DeepSeek Ccder und anderen Modellen bis hin zum Erstellen einer ganz neuen Anwendung innerhalb des Flows. Dieser Ansatz beschleunigt den Entwicklungsprozess und macht ihn für Personen mit eingeschränkter Programmiererfahrung zugänglich.
Latenode unterstützt auch die Integration mit Apps, die nicht in seiner Datenbank aufgeführt sind. Sie können Ihren Code in den Javascript-Knoten einfügen oder den JS-KI-Assistenten bitten, ihn zu schreiben, zu erklären, zu ändern und zu debuggen. Geben Sie ihm einfach eine Eingabeaufforderung und die KI generiert innerhalb weniger Augenblicke einen gebrauchsfertigen Codeausschnitt. Mit all diesen Funktionen stellt Latenode eine bahnbrechende Neuerung dar.
Zurück zu DeepSeek Coder. Wie oben erwähnt, verfügt es über einen Integrationsknoten, den Sie in einem Szenario zusammen mit Knoten für andere KI-Modelle verwenden können. Unten finden Sie ein Beispiel für die Funktionsweise.
Dieser automatisierte Workflow löst mathematische Probleme mithilfe des DeepSeek Coder-Knotens und konvertiert die Ergebnisse in ein leicht lesbares Google-Dokument. Er kann sowohl einfache Probleme auf Schulniveau als auch komplexere Schüleraufgaben bewältigen. Einer der Blöcke in diesem Workflow ist kostenpflichtig, Sie können ihn jedoch problemlos austauschen.
Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Funktionsweise:
Latenode bietet verschiedene Triggerknoten, darunter Zeitplanknoten, Webhooks und Aktionen in Drittanbieter-Apps, wie das Hinzufügen einer Zeile in einer Google-Tabelle. Um den Block für diesen Workflow zu finden, gehen Sie zu Trigger ➨ Kerndienstprogramme und wählen Sie „Trigger bei einmaliger Ausführung“.
Dieses KI-Modell hat mehrere Versionen in der Latenode-Sammlung, einige mit Dialogverlauf und einige ohne. Sie finden es durch die Suche Aktionen ➨ KI: Textgenerierung ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Vorschau). Dieser Ordner enthält auch leistungsstarke Modelle zur Textgenerierung und Kodierung, die kostenlos erhältlich sind.
Sie sehen zwei Felder: „Benutzereingabeaufforderung“ und „Maximale Tokenanzahl“. In der Benutzereingabeaufforderung geben Sie Ihre Frage an den Programmierer ein. Sie können ihn auffordern, beliebigen Code zu generieren, und Sie erhalten kurz nach dem Start des Knotens eine Antwort. In diesem Workflow hat der Latenode-Spezialist den Knoten aufgefordert, diese Aufgabe zu lösen:
„Schreiben Sie einen Code, der dieses mathematische Problem löst: Wenn ich ein Gehalt von 1000 Euro bekomme, lege ich jeden Monat 10 % davon in ein Sparschwein. Um wie viel werden meine Ersparnisse nach 10 Monaten ansteigen? Berechnen Sie diesen Betrag und meine gesamten Ersparnisse. Erstellen Sie nach Abschluss dieser Aufgabe Variablen, damit ich sie der Texteingabeaufforderung hinzufügen kann, damit die KI Text generieren kann.“
Das zweite Feld bestimmt die Länge des Codes in Token. Standardmäßig beträgt sie 256, in diesem Fall sind es jedoch 512. Latenode empfiehlt, dieses Limit nicht weiter zu erhöhen. Wenn Sie damit fertig sind, klicken Sie auf „Einmal ausführen“, damit die Ergebnisse angezeigt werden.
Dieser Knoten integriert sich in das Claude 3-KI-Modell und ist für die Erstellung einer klaren Darstellung des von DeepSeek Coder generierten Codes in Textform verantwortlich. Er analysiert den Code mithilfe der Antwortvariablen aus dem Ausgabefenster des Coders. Um diesen Knoten zu finden, gehen Sie zum Ordner: Aktionen ➨ AI ChatGPT-Alternativen ➨ AI Anthropic Claude 3. Dieser Knoten ist kostenpflichtig, Sie können ihn jedoch durch jede andere Integration eines KI-Modells zur Textgenerierung ersetzen.
Wenn Sie die Einstellungen öffnen, sehen Sie ein gelbes Fenster mit Zahlungsdetails für den Zugriff auf dieses KI-Modell. Darunter befinden sich mehrere Felder, einige ähnlich denen in DeepSeek Coder, einige neue. Wählen Sie zunächst das Modell Claude 3 aus (in diesem Szenario - Opus). Einige Felder sollten Sie leer lassen: Dialogverlauf, Bild, Medientyp und Generierung stoppen.
Füllen Sie die folgenden Felder aus: Benutzeraufforderung, Systemaufforderung, Max. Token und Temperatur.
Es gibt einen Teil der ...
Speichern Sie die Einstellungen, führen Sie einen Test durch, um die erforderlichen Variablen zu generieren, und fahren Sie mit dem nächsten Knoten fort.
Dieser Knoten erstellt automatisch ein neues Dokument mit dem von Claude generierten Text. Um es zu finden, geben Sie ein Apps/Aktionen – Google Docs – Neues Dokument aus Text erstellen. Öffnen Sie die Einstellungen des Knotens, gewähren Sie Zugriff auf Ihr Google-Konto, wählen Sie einen Titel und fügen Sie den Text ein. In diesem Fall ist der Text die Variable, die den generierten Text enthält.
Hier sind die Einzelheiten seiner Funktionsweise. Sobald Sie den violetten Knopf im unteren Teil des Bildschirms drücken, beginnt das Szenario und gibt Deep Seek Coder ein Signal, den Code zur Lösung der von Ihnen gestellten Aufgabe zu generieren. Anschließend wird eine Textdarstellung des Codes basierend auf der Analyse und Generierung des Claude 3-Modells generiert. Wenn dies abgeschlossen ist, erstellt das Skript ein neues Google-Dokument mit Ihrem Text. Diese Screenshots zeigen die Ergebnisse:
Es gibt einen Teil der ...
Während dieses einfache Skript nur zeigt, wie das Modell in der Praxis funktioniert, können Sie mit diesem Knoten Ihre Workflows erstellen, um Ihre Routine noch weiter zu automatisieren. Insbesondere rät Latenode davon ab, das maximale Token-Limit in DeepSeek Coder auf über 512 festzulegen. Tests haben gezeigt, dass bei der Verarbeitung von mehr Token Probleme auftreten können. Dennoch reicht diese Menge für eine Vielzahl von Aufgaben aus.
Deep Seek Coder eröffnet Unternehmen in verschiedenen Bereichen vielfältige Möglichkeiten, erleichtert Entwicklern die Arbeit und verbessert die Codequalität. Dieses Modell ist bei Latenode kostenlos und ohne APIs erhältlich, ebenso wie alle Aktionsknoten, Trigger und Integrationen. Es gibt jedoch einen Haken. Der Dienst bietet eine Basiskontoversion, die Sie nach der Registrierung erhalten. Sie bietet 300 Workflow-Aktivierungen. Um mehr zu erhalten, Kaufe eines von drei Abonnements: Starter ($ 17), Wachsen Sie über sich hinaus ($ 47) und Prime ($ 247).
Jedes bietet mehr Credits (bis zu 150), mehr gleichzeitige Szenarien, verbundene Konten und parallele Aktivierungen (bis zu unbegrenzt), einen erweiterten Ausführungsverlauf und mehr. Ziehen Sie diese Abonnements in Betracht, wenn Sie an erweiterten Automatisierungsfunktionen mit Latenode interessiert sind. Wenn Sie ein Unternehmen sind, können Sie sich auch an den Vertriebsteam um besondere Abonnementkonditionen zu erhalten.
Latenode verfügt über einen aktiv wachsenden Discord-Server, auf dem über 700 Low-Code-Enthusiasten an Diskussionen über ihre Skripte teilnehmen, Tipps austauschen und Fehler melden. Dort fand kürzlich der erste Community-Hangout statt, bei dem die Teilnehmer die Möglichkeit hatten, mit dem Chief Marketing Officer von Latenode zu sprechen. Sie werden also definitiv etwas Nützliches finden, wenn Sie trete der Community bei!
Egal, ob Sie ein Freiberufler sind, der seinen Arbeitsablauf automatisieren muss, um die Dinge zu beschleunigen, oder ein großes Team, das zwischen seinen Abteilungen und Tausenden von Kunden kommunizieren muss – Latenode kann Ihnen mit der besten Lösung helfen – zum Beispiel mit vollständig anpassbaren Skripten mit KI-Modellen wie Deep Seek Coder, Falcon 7B oder Integrationen mit sozialen Netzwerken, Projektmanagementdiensten oder neuronalen Netzwerken.
DeepSeek Coder ist ein KI-gestütztes Tool, das Code generiert, optimiert und debuggt. Es unterstützt über 80 Programmiersprachen und hilft, den Codierungsprozess zu optimieren, indem es Textabfragen interpretiert und entsprechende Codeausschnitte erstellt.
DeepSeek Coder wurde von DeepSeek AI entwickelt, einem auf fortschrittliche KI-Lösungen für Codierung und natürliche Sprachverarbeitung spezialisierten Unternehmen.
Deep Seek Coder lässt sich als Knoten in die Workflow-Automatisierungsplattform von Latenode integrieren. Benutzer können diesen Knoten per Drag & Drop in ihre Workflows ziehen, um Codierungsaufgaben wie das Generieren oder Debuggen von Code basierend auf angegebenen Triggern und Aktionen zu automatisieren.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören Codegenerierung, Optimierung und Debugging, Unterstützung für über 80 Programmiersprachen und die Möglichkeit, Abfragen in natürlicher Sprache zu verarbeiten. Es verwendet auch fortschrittliche neuronale Netzwerke und Architekturen wie Transformer und Mixture-of-Experts.
Deep Seek Coder verwendet einen Deduplizierungsprozess, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten sicherzustellen, redundante Codeausschnitte zu entfernen und sich auf relevante Daten zu konzentrieren. Dies verbessert die Leistung des Modells und seine Fähigkeit, verschiedene Codierungsaufgaben effektiv zu bewältigen.
Anwendung eins + Anwendung zwei
