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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
7 de agosto de 2024
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Codificador DeepSeek es un modelo de IA de vanguardia diseñado para abordar los desafíos que enfrentan los programadores debido a conocimientos, tiempo y experiencia limitados. Mediante el uso de redes neuronales avanzadas, esta IA puede procesar sus consultas de texto y generar código de diversa complejidad en más de 80 lenguajes de programación, depurar el código existente o explicarlo.
Esta guía ofrece información sobre cómo usar Deep Seek Coder de manera eficaz en situaciones prácticas de Latenode. Aprenderá a maximizar sus capacidades en aplicaciones del mundo real, descubrirá sus características ocultas y comprenderá los mecanismos subyacentes que lo hacen tan poderoso. Esté atento para explorar cómo este modelo de IA puede cambiar su flujo de trabajo de codificación y aumentar la productividad.
Puntos clave: DeepSeek Coder es un potente modelo de IA desarrollado por DeepSeek AI, diseñado para ayudar a los programadores a generar, depurar y optimizar código en más de 80 lenguajes. Aprovechando las redes neuronales avanzadas, procesa consultas de texto para producir código, explicar o corregir el código existente. Integrado en Latenode, mejora los flujos de trabajo a través de la automatización, lo que hace que la codificación sea más eficiente y accesible. Esta guía explora sus características, arquitectura y aplicaciones prácticas en escenarios del mundo real, demostrando cómo puede aumentar significativamente la productividad y agilizar los procesos de desarrollo.
Desarrollado por DeepSeek AI, Coder te permite escribir fragmentos de código en diferentes lenguajes de programación. Está diseñado para tomar tus consultas de texto y generar el resultado final en función de ellas. Además, esta herramienta puede analizar el código existente, explicarlo, modificarlo o corregir errores. La versión más grande, DeepSeek Coder V2, tiene 236 mil millones de parámetros, que son las unidades numéricas que utilizan todos los modelos para funcionar.
En pocas palabras, cuantos más parámetros haya, más información podrá procesar el modelo, lo que dará lugar a respuestas mejores y más detalladas. Deep Seek Coder se entrenó utilizando amplios conjuntos de datos, incluidos texto real y código de repositorios como GitHub, fragmentos de foros y sitios web de software y fuentes adicionales, como pruebas de código.
Con esta formación integral, DeepSeek Coder ha aprendido a utilizar miles de millones de tokens que se encuentran en Internet. Cada token representa una palabra, un comando o un símbolo en código o lenguaje natural. Gracias a esto, puede escribir fragmentos, distinguir entre comandos que funcionan y comandos que no funcionan, comprender su funcionalidad, depurarlos y mucho más. De todos los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento, el 13% consistía en lenguaje natural y el 87% en código, abarcando 80 lenguajes de programación diferentes.
Estos casos de uso resaltan las poderosas aplicaciones de DeepSeek Coder para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en diversas industrias.
Predecir precios de acciones, analizar tendencias del mercado y automatizar informes financieros.
Análisis de datos de pacientes para diagnósticos predictivos y automatización de la generación de informes médicos.
Personalizar recomendaciones de productos, analizar el comportamiento del cliente y gestionar el inventario.
Analizar el rendimiento de las campañas, generar modelos de segmentación de clientes y automatizar la creación de contenidos.
Previsión de la demanda, optimización de la logística y el transporte y gestión de los niveles de inventario.
Automatizar la selección de currículums, analizar el desempeño de los empleados y predecir las necesidades de personal.
El codificador de búsqueda profunda puede generar código de diversa complejidad, lo que significa que puede usarlo en una amplia gama de industrias, desde educación hasta investigación científica, comercio, etc.
El marco de sus mecanismos operativos es su arquitectura. Este modelo incorpora diversos componentes de la transformador y De la mezcla al experto arquitecturas, incluidos mecanismos de atención y estrategias de deduplicación de datos para optimizar el rendimiento y la eficiencia. La siguiente sección explica esta parte del funcionamiento de Deep Seek Coder.
Esta herramienta de IA adopta un enfoque híbrido para aprovechar las fortalezas de cada arquitectura de sus dos marcos. Utiliza mecanismos de atención y de control, diferentes capas, herramientas de deduplicación, etc. A continuación, se ofrece una descripción detallada de estos componentes y cómo contribuyen al rendimiento general de DeepSeek Coder:
Aprovechando el mecanismo de autoatención de la arquitectura Transformer, el modelo puede sopesar la importancia de diferentes tokens en una secuencia de entrada, capturando dependencias complejas dentro del código. Esto es importante para que el modelo analice el orden de las palabras y sus relaciones en la entrada y el código, y comprenda el contexto general.
El mecanismo de compuerta, que forma parte integral de la arquitectura de MoE, activa expertos específicos para cada entrada. Estos submodelos residen en los modelos capas expertas y se especializan en diferentes aspectos de la generación y comprensión de código. Para cada entrada, solo se activan los expertos relevantes, lo que garantiza un uso eficiente de los recursos computacionales. Este enfoque permite a Deep Seek Coder manejar conjuntos de datos y tareas complejos sin sobrecarga.
Estas redes permiten que el modelo procese cada token, o parte del código, por separado. Esto ayuda al modelo a comprender patrones complejos dentro de los fragmentos. La normalización de capas garantiza que el proceso de entrenamiento se mantenga estable al mantener los valores de los parámetros dentro de un rango razonable, lo que evita que sean demasiado grandes o demasiado pequeños.
DeepSeek Coder garantiza datos de entrenamiento de alta calidad mediante el uso de deduplicación cuando envía su código. Este proceso elimina fragmentos redundantes, se centra en los más relevantes y mantiene la integridad estructural de su base de código. Al evitar que el modelo se sobreajuste con datos repetitivos, mejora el rendimiento en tareas de codificación nuevas y diversas.
Deep Seek Coder utiliza muchas otras herramientas de ambas arquitecturas. Por ejemplo, incorpora la codificación posicional de la arquitectura Transformer para preservar el orden de las secuencias de entrada y las conexiones residuales para facilitar el flujo de gradiente durante el entrenamiento. Desde el marco MoE, utiliza el equilibrio de carga para distribuir las tareas entre los expertos y la selección de los mejores k expertos para seleccionar a los más relevantes.
Estos componentes mejoran la capacidad del modelo para generar, optimizar y comprender código complejo. Cabe destacar que DeepSeek Coder está disponible en Biblioteca de nodos Latenode como bloque de integración, junto con numerosos modelos de IA para reconocimiento de imágenes, generación de texto, interacción con audio, etc. Vea el siguiente segmento para obtener más información sobre Latenode.
Latenode es una plataforma innovadora para automatizar procesos de negocio. Creada como una alternativa a Haz y ZapierEste servicio le permite crear flujos de trabajo utilizando bloques de acción, activadores e integraciones sin código con aplicaciones de terceros y modelos de IA como Deep Seek Coder.
Su enfoque se basa en drag-and-drop Principios, lo que significa que puede ver y modificar su flujo de trabajo a través de una interfaz intuitiva. Estos bloques representan varias funciones, incluido el procesamiento de datos, la integración de API y el manejo de condiciones. Las integraciones directas incluyen aplicaciones como Google Sheets, Airtable, GMail, Notion y muchas más.
Los usuarios pueden conectar estos bloques para formar flujos de trabajo que realizan tareas complejas, desde automatizar las comunicaciones por correo electrónico o por chat hasta mejorar los procesos comerciales con DeepSeek Ccder y otros modelos o crear una aplicación completamente nueva dentro del flujo. Este enfoque acelera el proceso de desarrollo y lo hace accesible para personas con experiencia limitada en programación.
Latenode también admite la integración con aplicaciones que no figuran en su base de datos. Puede insertar su código en el nodo de Javascript o pedirle al asistente de IA de JS que lo escriba, lo explique, lo modifique y lo depure. Solo tiene que darle una indicación y la IA generará un fragmento de código listo para usar en cuestión de minutos. Con todas estas características, Latenode cambia las reglas del juego.
Volvamos a DeepSeek Coder. Como se mencionó anteriormente, tiene un nodo de integración que puede usar en un escenario junto con nodos para otros modelos de IA. Vea a continuación un ejemplo de cómo funciona.
Este flujo de trabajo automatizado resuelve problemas matemáticos mediante el nodo DeepSeek Coder y convierte los resultados en un documento de Google fácil de leer. Puede manejar tanto problemas escolares sencillos como desafíos estudiantiles más complejos. Uno de los bloques de este flujo de trabajo requiere pago, pero puedes cambiarlo fácilmente.
Aquí tienes una guía paso a paso sobre cómo funciona:
Latenode ofrece varios nodos de activación, incluidos nodos de programación, webhooks y acciones en aplicaciones de terceros, como agregar una fila en una hoja de cálculo de Google. Para encontrar el bloque para este flujo de trabajo, vaya a Desencadenadores ➨ Utilidades principales y seleccione Desencadenar al ejecutar una vez.
Este modelo de IA tiene varias versiones en la colección Latenode, algunas con historial de diálogo y otras sin él. Puedes encontrarlo buscando Acciones ➨ IA: Generación de texto ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (versión preliminar)Esta carpeta también contiene potentes modelos de generación de texto y codificación, disponibles de forma gratuita.
Verá dos campos: Solicitud de usuario y Máximo de tokens. La Solicitud de usuario es donde escribe su pregunta para el codificador. Puede pedirle que genere cualquier código y recibirá una respuesta poco después de que se inicie el nodo. En este flujo de trabajo, el especialista de Latenode le pidió al nodo que resolviera esta tarea:
'Escribe un código que resuelva este problema matemático: si recibo un salario de 1000 euros, cada mes pondré el 10 % de ese dinero en una alcancía. ¿Cuánto aumentarán mis ahorros de dinero después de 10 meses? Calcula este valor y mis ahorros totales. Después de completar esta tarea, crea variables para que pueda agregarlas al mensaje de texto para que la IA genere texto.'
El segundo campo determina la longitud del código en tokens. De forma predeterminada, es 256, pero en este caso es 512. Latenode recomienda no aumentar más este límite. Una vez que hayas terminado, haz clic en Ejecutar una vez para que aparezcan los resultados.
Este nodo se integra con el modelo de IA de Claude 3 y es responsable de crear una representación clara del código generado por DeepSeek Coder en formato de texto. Analiza el código utilizando la variable de respuesta de la ventana de salida del codificador. Para encontrar este nodo, vaya a la carpeta: Acciones ➨ Alternativas a AI ChatGPT ➨ AI Anthropic Claude 3Este nodo requiere pago, pero puedes reemplazarlo con cualquier otra integración de modelo de IA de generación de texto.
Cuando abras la configuración, verás una ventana amarilla con los detalles de pago para acceder a este modelo de IA. Debajo hay varios campos, algunos similares a los de DeepSeek Coder y otros nuevos. Primero, selecciona el modelo Claude 3 (En este escenario - Opus) Hay campos que debes dejar en blanco: Historial de diálogo, Imagen, Tipo de medio y Generación de paradas.
Complete los siguientes campos: Aviso de usuario, Aviso del sistema, Tokens máximos y Temperatura.
Guarde la configuración, ejecute una prueba para generar las variables necesarias y continúe con el siguiente nodo.
Este nodo crea automáticamente un nuevo documento con el texto generado por Claude. Para encontrarlo, escriba Aplicaciones/Acciones - Documentos de Google - Crear un documento nuevo a partir de texto. Abra la configuración del nodo, otorgue acceso a su cuenta de Google, elija un título e inserte el texto. En este caso, el texto será la variable que contenga el texto generado.
Aquí te contamos los detalles de su funcionamiento. Una vez que pulsas el botón morado en la parte inferior de la pantalla, el escenario empieza a rodar y da una señal a Deep Seek Coder para que genere el código que resuelva la tarea que le has encomendado. Luego, procede a generar una representación textual del código basándose en el análisis y la generación del modelo de Claude 3. Cuando termina, el script crea un nuevo documento de Google con tu texto. Estas capturas de pantalla muestran los resultados:
Si bien este sencillo script solo muestra cómo funciona el modelo en la práctica, puedes crear tus flujos de trabajo con este nodo para automatizar aún más tu rutina. En particular, Latenode desaconseja establecer el límite máximo de tokens en DeepSeek Coder por encima de 512. Las pruebas han indicado que puede tener problemas al manejar más tokens. Sin embargo, esta cantidad es suficiente para una amplia gama de tareas.
Deep Seek Coder abre varias oportunidades para las empresas en diferentes áreas, facilitando el trabajo de los desarrolladores y mejorando la calidad del código. Este modelo está disponible en Latenode de forma gratuita y sin API, al igual que todos los nodos de acción, activadores e integraciones. Sin embargo, hay una trampa. El servicio ofrece una versión de cuenta básica que se obtiene después de registrarse. Proporciona 300 activaciones de flujo de trabajo. Para obtener más, buy una de tres suscripciones: Starter ($ 17), Crecer ($ 47) y Prime ($ 247).
Cada una ofrece más créditos (hasta 150 XNUMX), más escenarios simultáneos, cuentas conectadas y activaciones paralelas (hasta ilimitadas), historial de ejecución extendido y más. Considere estas suscripciones si está interesado en capacidades de automatización avanzadas con Latenode. Si es una empresa, también puede comunicarse con el equipo de ventas para obtener condiciones de suscripción especiales.
Latenode tiene un servidor Discord en constante crecimiento donde más de 700 entusiastas del low-code participan en debates sobre sus scripts, comparten consejos e informan errores. Recientemente se celebró allí el primer hangout de la comunidad, donde los participantes tuvieron la oportunidad de hablar con el director de marketing de Latenode. Así que, seguro que encontrarás algo útil una vez que Unete a la communidad!
Ya sea que sea un profesional independiente que necesita automatizar su flujo de trabajo para acelerar las cosas, o un equipo grande con la tarea de comunicarse entre sus departamentos y miles de clientes, Latenode puede ayudarlo con la mejor solución, por ejemplo, scripts totalmente personalizables con modelos de IA como Deep Seek Coder, Falcon 7B, o integraciones con redes sociales, servicios de gestión de proyectos o redes neuronales.
DeepSeek Coder es una herramienta basada en inteligencia artificial que genera, optimiza y depura código. Admite más de 80 lenguajes de programación y ayuda a agilizar el proceso de codificación interpretando consultas de texto y generando fragmentos de código correspondientes.
DeepSeek Coder fue desarrollado por DeepSeek AI, una empresa especializada en soluciones de IA avanzadas para codificación y procesamiento del lenguaje natural.
Deep Seek Coder se integra con Latenode como un nodo dentro de su plataforma de automatización de flujos de trabajo. Los usuarios pueden arrastrar y soltar este nodo en sus flujos de trabajo para automatizar tareas de codificación, como generar o depurar código, en función de acciones y activadores específicos.
Entre sus principales características se incluyen la generación, optimización y depuración de códigos, compatibilidad con más de 80 lenguajes de programación y la capacidad de procesar consultas en lenguaje natural. También utiliza redes neuronales avanzadas y arquitecturas como Transformer y Mixture-of-Experts.
Deep Seek Coder emplea un proceso de deduplicación para garantizar datos de entrenamiento de alta calidad, eliminando fragmentos de código redundantes y centrándose en los datos relevantes. Esto mejora el rendimiento del modelo y su capacidad para gestionar diversas tareas de codificación de forma eficaz.
Aplicación uno + Aplicación dos
