codegpt接入本地deepseek - CSDN文库

### 集成CodeGPT至本地DeepSeek环境 #### 准备工作确保已安装必要的依赖库并配置好开发环境。对于模型的下载，可以参照如下命令来获取所需的预训练模型文件[^1]： ```bash huggingface-cli download --resume-download --repo-type model bigcode/codegpt-pl-java --local-dir ./models/codegpt/ ``` 此操作会将CodeGPT模型及其相关资源保存到指定目录下。 #### 修改配置文件编辑`deepseek.conf`配置文件，在其中加入指向新下载模型路径的相关设置项。具体来说，就是更新或新增关于CodeGPT的部分，使其能够被DeepSeek框架识别和加载。 #### 编写适配器脚本创建一个新的Python模块作为接口层，负责处理来自DeepSeek系统的请求并将它们转发给CodeGPT进行推理计算。该模块需实现以下功能： - 加载预先准备好的CodeGPT实例； - 接收输入数据并转换为适合传递给模型的形式； - 调用模型完成预测任务； - 将返回的结果解析后反馈给调用方。下面是一个简单的示例代码片段用于说明上述过程： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer class CodeGPTEngine: def __init__(self, model_path='./models/codegpt/'): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path) self.tokenizer = tokenizer self.model = model def generate(self, prompt_text): inputs = self.tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt") outputs = self.model.generate(**inputs) generated_code = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return generated_code ``` 通过这种方式即可初步实现在本地环境中集成CodeGPT的目的。当然实际应用时还需要考虑更多细节问题如性能优化、错误处理机制等。

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