pycharm使用codeGPT接入deepseek

### 集成CodeGPT与DeepSeek在PyCharm中的方法 为了实现CodeGPT与DeepSeek的集成，在PyCharm环境中操作涉及几个重要方面。首先，确保安装并配置好必要的依赖库和工具。 #### 安装依赖项 通过Python包管理器pip来安装所需的软件包。这通常包括`transformers`库以及任何特定于项目需求的其他库： ```bash pip install transformers torch deepseek-coder-v2 ``` #### 设置环境变量 对于某些API调用可能需要设置环境变量以便指定访问密钥或其他认证信息。可以在运行脚本之前设定这些参数，或者利用`.env`文件配合`python-dotenv`模块自动加载它们[^1]。 #### 编写初始化代码 创建一个新的Python文件用于启动服务，并引入必要的类和函数来进行模型实例化和服务端口监听等工作。下面是一个简单的例子展示如何加载预训练好的模型并与之交互： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/coder-v2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/coder-v2") def predict(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') outputs = model.generate(inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result ``` 这段代码展示了怎样使用Hugging Face Transformers库加载预先训练过的模型，并定义了一个名为`predict()`的功能函数用来处理输入文本并返回生成的结果。 #### 使用Prefix-Suffix-Middle框架 当涉及到具体的FIM策略应用时，则可以按照如下方式构建提示模板字符串，其中包含了特殊的标记符以指示不同部分的位置： ```python prefix = "<|fim_begin|>这里是前缀<|fim_hole|>" suffix = "这是后缀<|fim_end|>" middle = "这是要填充的内容" prompt_template = f"{prefix}{suffix}<|eos_token|>{middle}" output = predict(prompt_template) print(output) ``` 这里采用的是类似于提供的PSM格式，但请注意实际使用的特殊字符可能会有所不同；应参照官方文档确认最准确的形式。