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Radzivon Alkhovik
Passionné d'automatisation low-code
le 7 août 2024
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LesCodeur DeepSeek est un modèle d'IA de pointe conçu pour répondre aux 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 vos requêtes textuelles et générer du code de complexité variable dans plus de 80 langages de programmation, déboguer le code existant ou l'expliquer.
Ce guide vous donne un aperçu de l'utilisation efficace de Deep Seek Coder dans des scénarios pratiques de Latenode. Vous apprendrez à maximiser ses capacités dans des applications réelles, à découvrir ses fonctionnalités cachées et à comprendre les mécanismes sous-jacents qui le rendent si puissant. Restez à l'écoute pour découvrir comment ce modèle d'IA peut changer votre flux de travail de codage et augmenter votre productivité.
Principaux plats à emporter: DeepSeek Coder est un puissant modèle d'IA développé par DeepSeek AI, conçu pour aider les programmeurs en générant, débogant et optimisant le code dans plus de 80 langages. S'appuyant sur des réseaux neuronaux avancés, il traite les requêtes de texte pour produire du code, expliquer ou corriger le 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 augmenter la productivité et rationaliser les processus de développement.
Développé par DeepSeek AI, Coder vous permet d'écrire des extraits de code dans différents langages de programmation. Il est conçu pour prendre vos requêtes de texte et générer le résultat final en fonction de celles-ci. De plus, cet outil peut analyser le code existant, l'expliquer, le modifier ou corriger les erreurs. La version la plus grande, DeepSeek Coder V2, a 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 conduit à des réponses meilleures et plus détaillées. Deep Seek Coder a été formé à l'aide de vastes ensembles de données, notamment du texte réel et du code 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 jeton représente un mot, une commande ou un symbole dans un code ou un langage naturel. Grâce à cela, vous pouvez écrire des extraits, faire la distinction entre les commandes fonctionnelles et celles qui ne fonctionnent pas, comprendre leur fonctionnalité, les déboguer, etc. 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.
Prédire les cours des actions, analyser les tendances du marché et automatiser les rapports financiers.
Analyse des données des patients pour des diagnostics prédictifs et automatisation de la génération de rapports médicaux.
Personnalisation des recommandations de produits, analyse du comportement des clients et gestion des stocks.
Analyse des performances des campagnes, génération de modèles de segmentation client et automatisation de 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 les performances des employés et prévoir les besoins en personnel.
Deep Seek Coder peut générer du code de complexité variable, ce qui signifie que vous pouvez l'utiliser dans un large éventail d'industries, de l'éducation à la recherche scientifique, en passant par le commerce, etc.
Le cadre de ses mécanismes opérationnels est son architecture. Ce modèle intègre divers composants du transformateur et Du mélange à l'expert architectures, y compris les mécanismes d'attention et les stratégies de déduplication des données pour optimiser les performances et l'efficacité. La section suivante explique cette partie du fonctionnement de Deep Seek Coder.
Cet outil d'IA adopte une approche hybride pour exploiter les atouts de chaque architecture de ses deux frameworks. Il utilise des mécanismes d'attention et de contrôle, différentes couches, des outils de déduplication, etc. Voici un aperçu détaillé de ces composants et de la manière dont ils contribuent aux performances globales de DeepSeek Coder :
En exploitant le mécanisme d'auto-attention de l'architecture Transformer, le modèle peut évaluer l'importance de différents jetons dans une séquence d'entrée, en capturant les dépendances complexes au sein du code. Cela est important pour que le modèle analyse l'ordre des mots et leurs relations dans votre entrée et votre code, en comprenant le contexte global.
Intégré à l'architecture MoE, le mécanisme de déclenchement active des experts spécifiques pour chaque entrée. Ces sous-modèles résident dans Les modèles couches expertes et se spécialisent dans différents aspects de la génération et de la compréhension du code. Pour chaque entrée, seuls les experts concernés sont activés, garantissant une utilisation efficace des ressources de calcul. Cette approche permet à Deep Seek Coder de gérer 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 permet au modèle de 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 plage 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 vous soumettez votre code. Ce processus supprime les extraits redondants, en se concentrant sur les plus pertinents et en préservant l'intégrité structurelle de votre base de code. En empêchant le modèle de sur-adapter les données répétitives, il améliore les performances sur les tâches de codage nouvelles et diverses.
Deep Seek Coder utilise de nombreux autres outils des deux architectures. Par exemple, il intègre l'encodage positionnel de l'architecture Transformer pour préserver l'ordre des séquences d'entrée et des connexions résiduelles afin de faciliter le flux de gradient pendant la formation. À partir du framework MoE, il faut un équilibrage de charge pour répartir les tâches entre les experts et une sélection top-k pour sélectionner les experts les plus pertinents.
Ces composants améliorent la capacité du modèle à générer, optimiser et comprendre du code complexe. Notamment, le DeepSeek Coder est disponible dans le Bibliothèque de nœuds Latenode en tant que bloc d'intégration, avec de nombreux modèles d'IA pour la reconnaissance d'images, la génération de texte, l'interaction avec l'audio, etc. Consultez le segment suivant pour en savoir plus sur Latenode.
Latenode est une plateforme innovante d'automatisation des processus métier. Créée comme une alternative à Marque et Zapier, ce service vous permet de créer des workflows à l'aide de blocs d'action, de déclencheurs et d'intégrations sans code avec des applications tierces et des modèles d'IA comme Deep Seek Coder.
Son approche est basée sur drag-and-drop principes, ce qui signifie que vous pouvez voir et modifier votre flux de travail via une interface intuitive. Ces blocs représentent diverses fonctions, notamment le traitement des données, l'intégration d'API et la gestion des conditions. Les intégrations directes incluent des applications telles que 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, de l'automatisation des communications par courrier électronique ou par chat à l'amélioration des processus métier avec DeepSeek Ccder et d'autres modèles ou à la création d'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 en programmation.
Latenode prend également en charge l'intégration avec des applications non répertoriées dans sa base de données. Vous pouvez insérer votre 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. Donnez-lui simplement 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 dispose d'un nœud d'intégration que vous pouvez utiliser dans un scénario avec des nœuds pour d'autres modèles d'IA. Voir ci-dessous pour un exemple de son fonctionnement.
Ce flux de travail automatisé résout les problèmes mathématiques à l'aide du nœud DeepSeek Coder et convertit les résultats en un document Google facile à lire. Il peut gérer à la fois des problèmes simples au niveau scolaire et des défis plus complexes pour les étudiants. L'un des blocs de ce flux de travail nécessite un paiement, mais vous pouvez facilement l'échanger.
Voici un guide étape par étape expliquant son fonctionnement :
Latenode propose différents nœuds déclencheurs, notamment des nœuds de planification, des webhooks et des actions dans des applications tierces, comme l'ajout d'une ligne dans une feuille de calcul Google. Pour trouver le bloc de ce flux de travail, accédez à Déclencheurs ➨ Utilitaires principaux et sélectionnez Déclencher sur Exécuter une fois.
Ce modèle d'IA a plusieurs versions dans la collection Latenode, certaines avec un historique de dialogue et d'autres sans. Vous pouvez le trouver en recherchant Actions ➨ IA : Génération de texte ➨ Invite AWQ de base DeepSeek Coder 6.7B (aperçu)Ce dossier contient également de puissants modèles de génération de texte et de codage, disponibles gratuitement.
Vous verrez deux champs : Invite utilisateur et Jetons max. L'invite utilisateur est l'endroit où vous tapez votre question pour le codeur. Vous pouvez lui demander de générer n'importe quel code, et vous obtiendrez une réponse peu de temps après le démarrage du nœud. Dans ce flux de travail, le spécialiste Latenode a demandé au nœud de résoudre cette tâche :
« Écrivez un code qui résoudra ce problème mathématique : si je reçois un salaire de 1000 10 euros, je mettrai chaque mois 10 % de ce montant dans une tirelire. De combien mon épargne augmentera-t-elle après XNUMX mois ? Calculez ce chiffre et mon épargne totale. Après avoir terminé cette tâche, créez des variables afin 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. Par défaut, elle est de 256, mais dans ce cas, elle est de 512. Latenode recommande de ne pas augmenter davantage cette limite. Une fois que vous avez terminé, cliquez sur Exécuter une fois pour que les résultats s'affichent.
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 à l'aide de la variable de réponse de la fenêtre de sortie du codeur. Pour trouver ce nœud, accédez au dossier : Actions ➨ AI ChatGPT Alternatives ➨ AI Anthropic Claude 3Ce nœud nécessite un paiement, mais vous pouvez le remplacer par n'importe quelle autre intégration de modèle d'IA de génération de texte.
Lorsque vous ouvrez les paramètres, vous verrez une fenêtre jaune avec les détails de paiement pour accéder à ce modèle d'IA. Ci-dessous, il y a plusieurs champs, certains similaires à ceux de DeepSeek Coder, et d'autres nouveaux. Tout d'abord, sélectionnez le modèle Claude 3 (dans ce scénario - Opus). Il y a des champs que vous devez laisser vides : Historique des dialogues, Image, Type de média et Arrêter la génération.
Remplissez les champs suivants : Invite utilisateur, Invite système, Nombre maximal de jetons et Température.
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Enregistrez les paramètres, exécutez un test pour générer les variables nécessaires et passez au nœud suivant.
Ce nœud crée automatiquement un nouveau document avec le texte généré par Claude. Pour le trouver, tapez Applications/Actions - Google Docs - Créer un nouveau document à partir de texte. Ouvrez les paramètres du nœud, accordez l'accès à votre compte Google, choisissez un titre et insérez le texte. Dans ce cas, le texte sera la variable contenant le texte généré.
Voici les détails de son fonctionnement. Une fois que vous appuyez sur le bouton violet dans la partie inférieure de l'écran, le scénario commence à se dérouler et donne un signal à Deep Seek Coder pour générer le code pour résoudre la tâche que vous lui avez donnée. Ensuite, il s'agit de générer une représentation textuelle du code basée sur l'analyse et la génération du modèle Claude 3. Une fois terminé, le script crée un nouveau document Google avec votre texte. Ces captures d'écran montrent les résultats :
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Bien que ce script simple montre simplement comment le modèle fonctionne en pratique, vous pouvez créer vos flux de travail avec ce nœud pour automatiser encore plus votre routine. Notamment, Latenode déconseille de définir la limite maximale de jetons dans DeepSeek Coder au-dessus de 512. Des tests ont indiqué qu'il peut rencontrer des problèmes lors de la gestion de davantage de jetons. Néanmoins, ce montant est suffisant pour un large éventail de tâches.
Deep Seek Coder ouvre diverses opportunités aux entreprises dans différents domaines, facilitant le travail des développeurs et améliorant la qualité du code. Ce modèle est disponible gratuitement et sans API auprès de Latenode, tout comme tous les nœuds d'action, déclencheurs et intégrations. Cependant, il y a un hic. Le service propose une version de compte de base que vous obtenez après votre inscription. Il fournit 300 activations de workflow. Pour en obtenir plus, acheter l'un des trois abonnements : Starter ($ 17), Croître (47 $), et Prime (247 $).
Chacun offre plus de crédits (jusqu'à 150 XNUMX), plus de scénarios simultanés, des comptes connectés et des activations parallèles (jusqu'à un nombre illimité), un historique d'exécution étendu, etc. Envisagez ces abonnements si vous êtes intéressé par des fonctionnalités d'automatisation avancées avec Latenode. Si vous êtes une entreprise, vous pouvez également contacter le équipe de vente pour bénéficier de conditions d'abonnement spéciales.
Latenode dispose d'un serveur Discord en pleine croissance où plus de 700 passionnés de low-code participent à des discussions sur leurs scripts, partagent des astuces et signalent des bugs. Le premier hangout communautaire s'y est récemment tenu, où les participants ont eu l'occasion de discuter avec le directeur marketing de Latenode. Vous trouverez donc certainement quelque chose d'utile une fois que vous aurez rejoindre la communauté!
Que vous soyez un travailleur indépendant qui a besoin d'automatiser votre flux de travail pour accélérer les choses, ou une grande équipe avec la tâche de communiquer entre vos services et des milliers de clients, Latenode peut vous aider avec 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 basé sur l'IA qui génère, optimise et corrige le code. Il prend en charge plus de 80 langages de programmation et permet de rationaliser le processus de codage en interprétant les requêtes de texte et en produisant des extraits de code correspondants.
DeepSeek Coder a été développé par DeepSeek AI, une société 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 workflows. Les utilisateurs peuvent faire glisser et déposer ce nœud dans leurs workflows pour automatiser les tâches de codage, telles que la génération ou le débogage de code, en fonction de déclencheurs et d'actions spécifiés.
Les fonctionnalités clés incluent la génération de code, l'optimisation et le débogage, la prise en charge de plus de 80 langages de programmation et la capacité 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 utilise un processus de déduplication pour garantir des données de formation 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 gérer efficacement diverses tâches de codage.
Première demande + Deuxième demande
