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Radzivon Alkhovik
Entusiasta da automação de baixo código
7 de agosto de 2024
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Codificador DeepSeek é um modelo de IA de ponta projetado para lidar com os desafios que os programadores enfrentam devido ao conhecimento, tempo e experiência limitados. Usando redes neurais avançadas, esta IA pode processar suas consultas de texto e gerar código de complexidade variável em mais de 80 linguagens de programação, depurar o código existente ou explicá-lo.
Este guia oferece insights sobre como usar o Deep Seek Coder efetivamente em cenários práticos do Latenode. Você aprenderá como maximizar seus recursos em aplicativos do mundo real, descobrir seus recursos ocultos e entender os mecanismos subjacentes que o tornam tão poderoso. Fique ligado para explorar como esse modelo de IA pode mudar seu fluxo de trabalho de codificação e aumentar a produtividade.
Key Takeaways: DeepSeek Coder é um poderoso modelo de IA desenvolvido pela DeepSeek AI, projetado para auxiliar programadores gerando, depurando e otimizando códigos em mais de 80 idiomas. Aproveitando redes neurais avançadas, ele processa consultas de texto para produzir código, explicar ou corrigir códigos existentes. Integrado ao Latenode, ele aprimora os fluxos de trabalho por meio da automação, tornando a codificação mais eficiente e acessível. Este guia explora seus recursos, arquitetura e aplicações práticas em cenários do mundo real, demonstrando como ele pode aumentar significativamente a produtividade e agilizar os processos de desenvolvimento.
Desenvolvido pela DeepSeek AI, o Coder permite que você escreva trechos de código em diferentes linguagens de programação. Ele foi projetado para pegar suas consultas de texto e gerar o resultado final com base nelas. Além disso, esta ferramenta pode analisar o código existente, explicá-lo, modificá-lo ou corrigir erros. A maior versão, DeepSeek Coder V2, tem 236 bilhões de parâmetros, que são as unidades numéricas que todos os modelos usam para funcionar.
Simplificando, quanto mais parâmetros houver, mais informações o modelo pode processar, levando a respostas melhores e mais detalhadas. O Deep Seek Coder foi treinado usando conjuntos de dados extensos, incluindo texto real e código de repositórios como GitHub, fragmentos de fóruns e sites de software e fontes adicionais, como testes de código.
Com este treinamento abrangente, o DeepSeek Coder aprendeu a utilizar bilhões de tokens encontrados online. Cada token representa uma palavra, comando ou símbolo em código ou linguagem natural. Graças a isso, você pode escrever snippets, distinguir entre comandos funcionais e quebrados, entender sua funcionalidade, depurá-los e muito mais. De todos os conjuntos de dados usados para treinamento, 13% consistiam em linguagem natural e 87% em código, abrangendo 80 linguagens de programação diferentes.
Esses casos de uso destacam as aplicações poderosas do DeepSeek Coder para melhorar a eficiência e a tomada de decisões em vários setores.
Previsão de preços de ações, análise de tendências de mercado e automação de relatórios financeiros.
Analisar dados de pacientes para diagnósticos preditivos e automatizar a geração de relatórios médicos.
Personalizar recomendações de produtos, analisar o comportamento do cliente e gerenciar o estoque.
Analisando o desempenho da campanha, gerando modelos de segmentação de clientes e automatizando a criação de conteúdo.
Previsão de demanda, otimização de logística e transporte e gerenciamento de níveis de estoque.
Automatizando a triagem de currículos, analisando o desempenho dos funcionários e prevendo as necessidades de pessoal.
O Deep Seek Coder pode gerar código de complexidade variável, o que significa que você pode usá-lo em uma ampla gama de setores, desde educação até pesquisa científica, comércio, etc.
A estrutura para seus mecanismos operacionais é sua arquitetura. Este modelo incorpora vários componentes do transformador e Mistura para Especialista arquiteturas, incluindo mecanismos de atenção e estratégias de deduplicação de dados para otimizar o desempenho e a eficiência. A seção a seguir explica esta parte da operação do Deep Seek Coder.
Esta ferramenta de IA adota uma abordagem híbrida para usar os pontos fortes de cada arquitetura de suas duas estruturas. Ela usa mecanismos de atenção e gating, diferentes camadas, ferramentas de desduplicação, etc. Aqui está uma visão detalhada desses componentes e como eles contribuem para o desempenho geral do DeepSeek Coder:
Aproveitando o mecanismo de autoatenção da arquitetura Transformer, o modelo pode pesar a importância de diferentes tokens em uma sequência de entrada, capturando dependências complexas dentro do código. Isso é importante para o modelo analisar a ordem das palavras e seus relacionamentos em sua entrada e código, entendendo o contexto geral.
Integral à arquitetura do MoE, o mecanismo de gating ativa especialistas específicos para cada entrada. Esses submodelos residem em o modelo camadas de especialistas e se especializar em diferentes aspectos da geração e compreensão de código. Para cada entrada, apenas os especialistas relevantes são ativados, garantindo o uso eficiente dos recursos computacionais. Essa abordagem permite que o Deep Seek Coder manipule conjuntos de dados e tarefas complexos sem sobrecarga.
Essas redes permitem que o modelo processe cada token, ou parte do código, separadamente. Isso ajuda o modelo a entender padrões complexos dentro dos snippets. A normalização de camadas garante que o processo de treinamento permaneça estável, mantendo os valores dos parâmetros dentro de uma faixa razoável, evitando que eles se tornem muito grandes ou muito pequenos.
O DeepSeek Coder garante dados de treinamento de alta qualidade usando deduplicação quando você envia seu código. Esse processo remove snippets redundantes, focando nos mais relevantes e mantendo a integridade estrutural da sua base de código. Ao impedir que o modelo se ajuste demais em dados repetitivos, ele melhora o desempenho em tarefas de codificação novas e diversas.
O Deep Seek Coder utiliza muitas outras ferramentas de ambas as arquiteturas. Por exemplo, ele incorpora codificação posicional da arquitetura Transformer para preservar a ordem das sequências de entrada e conexões residuais para auxiliar o fluxo de gradiente durante o treinamento. Da estrutura MoE, ele usa balanceamento de carga para distribuir tarefas entre especialistas e gating top-k para selecionar os especialistas mais relevantes.
Esses componentes melhoram a capacidade do modelo de gerar, otimizar e entender código complexo. Notavelmente, o DeepSeek Coder está disponível no Biblioteca de nós Latenode como um bloco de integração, juntamente com vários modelos de IA para reconhecimento de imagem, geração de texto, interação com áudio, etc. Veja o próximo segmento para saber mais sobre o Latenode.
Latenode é uma plataforma inovadora para automatizar processos de negócios. Criado como uma alternativa para Realizar e Zapier, este serviço permite que você crie fluxos de trabalho usando blocos de ação, gatilhos e integrações sem código com aplicativos de terceiros e modelos de IA como o Deep Seek Coder.
A sua abordagem baseia-se em drag-and-drop princípios, o que significa que você pode ver e modificar seu fluxo de trabalho por meio de uma interface intuitiva. Esses blocos representam várias funções, incluindo processamento de dados, integração de API e tratamento de condições. Integrações diretas incluem aplicativos como Google Sheets, Airtable, GMail, Notion e dezenas de outros.
Os usuários podem conectar esses blocos para formar fluxos de trabalho que realizam tarefas complexas, desde automatizar comunicações de e-mail ou serviço de chat até aprimorar processos de negócios com DeepSeek Ccder e outros modelos ou construir um aplicativo totalmente novo dentro do fluxo. Essa abordagem acelera o processo de desenvolvimento e o torna acessível a pessoas com experiência limitada em programação.
O Latenode também suporta integração com apps não listados em seu banco de dados. Você pode inserir seu código no nó Javascript ou pedir ao assistente de IA JS para escrevê-lo, explicá-lo, modificá-lo e depurá-lo. Basta dar um prompt e a IA gerará um snippet de código pronto para uso em instantes. Com todos esses recursos, o Latenode é um divisor de águas.
Voltando ao DeepSeek Coder. Como mencionado acima, ele tem um nó de integração que você pode usar em um cenário junto com nós para outros modelos de IA. Veja abaixo um exemplo de como ele funciona.
Este fluxo de trabalho automatizado resolve problemas matemáticos usando o nó DeepSeek Coder e converte os resultados em um Google Doc fácil de ler. Ele pode lidar tanto com problemas simples de nível escolar quanto com desafios mais complexos de alunos. Um dos blocos neste fluxo de trabalho requer pagamento, mas você pode trocá-lo facilmente.
Aqui está um guia passo a passo sobre como funciona:
O Latenode oferece vários nós de gatilho, incluindo nós de agendamento, webhooks e ações em aplicativos de terceiros, como adicionar uma linha em uma Planilha do Google. Para encontrar o bloco para este fluxo de trabalho, vá para Triggers ➨ Core Utilities e selecione Trigger on Run Once.
Este modelo de IA tem várias versões na coleção Latenode, algumas com histórico de diálogo e outras sem. Você pode encontrá-lo pesquisando Ações ➨ IA: Geração de texto ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Prévia). Esta pasta também contém modelos poderosos de geração de texto e codificação, disponíveis gratuitamente.
Você verá dois campos: Prompt do Usuário e Tokens Máximos. O Prompt do Usuário é onde você digita sua pergunta para o codificador. Você pode pedir para ele gerar qualquer código, e você receberá uma resposta logo após o nó iniciar. Neste fluxo de trabalho, o especialista do Latenode pediu ao nó para resolver esta tarefa:
'Escreva um código que resolverá este problema matemático: Se eu receber um salário de 1000 euros. Todo mês, colocarei 10% dele em um cofrinho. Quanto minha economia de dinheiro aumentará após 10 meses? Calcule isso e minha economia total. Após concluir esta tarefa, crie variáveis para que eu possa adicioná-las ao prompt de texto para a IA gerar texto.'
O segundo campo determina o comprimento do código em tokens. É 256 por padrão, mas neste caso, é 512. A Latenode recomenda não aumentar mais esse limite. Depois de terminar, clique em Run Once para que os resultados apareçam.
Este nó integra-se com o modelo Claude 3 AI e é responsável por criar uma representação clara do código gerado pelo DeepSeek Coder em forma de texto. Ele analisa o código usando a variável de resposta da janela de saída do codificador. Para encontrar este nó, vá para a pasta: Ações ➨ AI ChatGPT Alternativas ➨ AI Anthropic Claude 3. Este nó requer pagamento, mas você pode substituí-lo por qualquer outra integração de modelo de IA de geração de texto.
Ao abrir as configurações, você verá uma janela amarela com detalhes de pagamento para acesso a este modelo de IA. Abaixo, há vários campos, alguns semelhantes aos do DeepSeek Coder e alguns novos. Primeiro, selecione o modelo Claude 3 (neste cenário - Opus). Há campos que você deve deixar em branco: Histórico de diálogo, Imagem, Tipo de mídia e Parar geração.
Preencha os seguintes campos: Prompt do usuário, Prompt do sistema, Máximo de tokens e Temperatura.
Salve as configurações, execute um teste para gerar as variáveis necessárias e prossiga para o próximo nó.
Este nó cria automaticamente um novo documento com o texto gerado por Claude. Para encontrá-lo, digite Aplicativos/Ações - Google docs - Criar novo documento a partir do texto. Abra as configurações do nó, conceda acesso à sua conta do Google, escolha um título e insira o texto. Neste caso, o texto será a variável que contém o texto gerado.
Aqui estão os detalhes de sua operação. Assim que você pressiona o botão roxo na parte inferior da tela, o cenário começa a rolar e dá um sinal para o Deep Seek Coder gerar o código para resolver a tarefa que você deu a ele. Então, ele vem para gerar uma representação de texto do código com base na análise e geração do modelo Claude 3. Quando estiver pronto, o script cria um novo documento do Google com seu texto. Estas capturas de tela mostram os resultados:
Embora este script simples mostre apenas como o modelo funciona na prática, você pode criar seus fluxos de trabalho com este nó para automatizar sua rotina ainda mais. Notavelmente, o Latenode aconselha não definir o limite máximo de tokens no DeepSeek Coder acima de 512. Testes indicaram que ele pode encontrar problemas ao lidar com mais tokens. No entanto, essa quantidade é suficiente para uma ampla gama de tarefas.
O Deep Seek Coder abre várias oportunidades para empresas em diferentes áreas, facilitando o trabalho dos desenvolvedores e melhorando a qualidade do código. Este modelo está disponível no Latenode gratuitamente e sem APIs, assim como todos os nós de ação, gatilhos e integrações. No entanto, há um porém. O serviço oferece uma versão de conta básica que você obtém após o registro. Ele fornece 300 ativações de fluxo de trabalho. Para obter mais, comprar uma das três assinaturas: Inicial ($ 17), Cresça: ($ 47) e Prime ($ 247).
Cada uma oferece mais créditos (até 150K), mais cenários simultâneos, contas conectadas e ativações paralelas (até ilimitadas), histórico de execução estendido e muito mais. Considere essas assinaturas se estiver interessado em recursos avançados de automação com o Latenode. Se você for uma empresa, também pode entrar em contato com o equipe de vendas para obter condições especiais de assinatura.
O Latenode tem um servidor Discord em crescimento ativo, onde mais de 700 entusiastas de low-code participam de discussões sobre seus scripts, compartilham dicas e relatam bugs. O primeiro hangout da comunidade foi realizado recentemente lá, onde os participantes tiveram a oportunidade de falar com o Diretor de Marketing do Latenode. Então, você definitivamente encontrará algo útil quando junte-se à comunidade!
Seja você um freelancer que precisa automatizar seu fluxo de trabalho para acelerar as coisas ou uma grande equipe com a tarefa de comunicação entre seus departamentos e milhares de clientes, a Latenode pode ajudá-lo com a melhor solução - por exemplo, scripts totalmente personalizáveis com modelos de IA como Deep Seek Coder, Falcon 7B ou integrações com redes sociais, serviços de gerenciamento de projetos ou redes neurais.
O DeepSeek Coder é uma ferramenta alimentada por IA que gera, otimiza e depura código. Ele suporta mais de 80 linguagens de programação e ajuda a simplificar o processo de codificação interpretando consultas de texto e produzindo snippets de código correspondentes.
O DeepSeek Coder foi desenvolvido pela DeepSeek AI, uma empresa especializada em soluções avançadas de IA para codificação e processamento de linguagem natural.
O Deep Seek Coder integra-se com o Latenode como um nó dentro de sua plataforma de automação de fluxo de trabalho. Os usuários podem arrastar e soltar esse nó em seus fluxos de trabalho para automatizar tarefas de codificação, como gerar ou depurar código, com base em gatilhos e ações especificados.
Os principais recursos incluem geração de código, otimização e depuração, suporte para mais de 80 linguagens de programação e a capacidade de processar consultas em linguagem natural. Ele também usa redes neurais avançadas e arquiteturas como Transformer e Mixture-of-Experts.
O Deep Seek Coder emprega um processo de desduplicação para garantir dados de treinamento de alta qualidade, removendo trechos de código redundantes e focando em dados relevantes. Isso melhora o desempenho do modelo e a capacidade de lidar com diversas tarefas de codificação de forma eficaz.
Aplicação Um + Aplicação Dois
