pycharm使用deepseek
时间: 2025-01-27 14:04:38 浏览: 640
### 如何在 PyCharm 中使用 DeepSeek
要在 PyCharm 中集成并使用 DeepSeek 工具,开发者需遵循特定配置流程来确保工具链正常工作。首先,在 PyCharm 的插件市场中查找是否有官方支持的 DeepSeek 插件[^1]。
如果存在这样的插件,则可以通过 `File` -> `Settings` -> `Plugins` 安装该插件。安装完成后重启 IDE 使更改生效[^2]。
对于不提供直接插件的情况,可以考虑通过命令行方式运行 DeepSeek 并将其输出导入到 PyCharm 项目中处理。这通常涉及到设置外部工具选项 (`Tools` -> `External Tools`) 来调用 DeepSeek 命令[^3]。
另外一种方法是在 Python 脚本内部利用 subprocess 库执行 DeepSeek CLI 命令,并捕获其返回的结果用于后续分析:
```python
import subprocess
def run_deepseek_command(command):
result = subprocess.run(
command,
shell=True,
capture_output=True,
text=True
)
return result.stdout.strip()
```
相关问题
pycharm 使用deepseek
### 如何在 PyCharm 中使用 DeepSeek 进行代码搜索和导航
DeepSeek 是一种高级功能,旨在帮助开发者更高效地定位和理解大型项目中的代码结构。通过集成到 PyCharm 的强大索引机制中,DeepSeek 提供了超越传统文本搜索的能力。
#### 使用 DeepSeek 查找符号的应用环境
当需要查找特定符号(变量、函数、类等)在整个项目中的所有使用位置时:
- 可以选中目标符号后按 `Alt+F7` 来启动查找操作[^1]。
- 或者右键点击该符号,在弹出的上下文菜单里选择 "Find Usages" 命令来执行相同的操作。
此过程不仅限于当前文件内;它会遍历整个工作区内的源码库,返回所有匹配的结果列表给用户查看分析。
对于频繁切换不同模块开发场景下的工程师来说非常有用处,因为可以快速回忆起之前编写过哪些地方调用了这个方法/属性等等[^3]。
#### 创建新工程项目并实践 DeepSeek 功能
为了更好地掌握这些技巧,建议动手创建一个新的 Python 工程来进行练习:
遵循官方文档《Getting Started With PyCharm》里的指导完成简单项目的搭建步骤[^2],
在此基础上尝试向其中加入更多复杂的逻辑实现,之后再利用上述提到的方法去探索自己所写的程序内部关系网。
```python
def example_function():
"""这是一个用于测试的功能"""
pass
class ExampleClass:
def __init__(self):
self.example_variable = None
def method(self):
return 'method result'
```
在这个例子中定义了一个简单的函数以及一个带有实例化参数与成员方法的类。现在就可以试着用 DeepSeek 找一找它们分别被哪里引用到了!
pycharm使用deepseek教程
### PyCharm 使用 DeepSeek 教程
#### 准备工作
为了顺利在PyCharm中使用DeepSeek,需先确认已安装必要的软件包和配置好开发环境。这包括但不限于Python 3.6以上版本、PyTorch以及Transformers库[^1]。
#### 安装PyCharm并设置项目
建议选用PyCharm作为主要IDE来编写和支持Python代码。对于初次使用者来说,可以从官方网站获取免费的社区版进行安装[^2]。完成安装后启动程序,在创建新工程时指定解释器为含有上述提及所需库项的虚拟环境或全局环境中的一种。
#### 配置DeepSeek模型
按照官方指南通过Ollama平台下载对应架构下的预训练权重文件至本地磁盘位置;接着依据个人硬件条件选取适合自己的参数量化方式(比如FP16或INT8),以此减少对GPU显存占用的要求[^3]。例如针对配备有NVIDIA RTX 2060级别的图形处理器设备而言,则至少预留约3GB以上的VRAM空间用于加载规模达到1.5B token量级的语言模型实例。
#### 编写测试脚本
打开PyCharm新建一个`.py`结尾扩展名的新文档,输入如下所示简单的调用样例:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_your_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
input_text = "你好啊,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') # 如果不是CUDA可以改为其他支持的形式如CPU
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
这段代码实现了从给定提示词出发自动生成后续文本片段的功能展示。注意这里假设读者已经完成了前面提到的各项准备工作,并且能够正常访问互联网从而顺利完成模型及其配套资源的拉取动作。
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