deepseek 里面studio

### 如何在 Visual Studio Code 中添加和配置 Ollama DeepSeek #### 安装 Docker 和设置环境变量 为了使用 Ollama 的 DeepSeek 功能，在本地环境中安装并运行 Docker 是必要的。确保已正确设置了 `docker` 命令行工具，并将其路径加入到系统的环境变量中[^2]。 #### 获取 Ollama Docker 镜像 通过命令行拉取官方提供的 Ollama Docker 镜像，这一步骤对于后续操作至关重要： ```bash docker pull ollama/ollama ``` #### 启动容器服务 启动带有特定端口映射的 Ollama 服务实例以便于外部访问 API 接口: ```bash docker run -d --name=ollama-service -p 8000:8000 ollama/ollama ``` #### 安装 VS Code 扩展 前往 Visual Studio Code 的市场页面搜索 "DeepSeek" 或者直接打开 Extensions 视图 (Ctrl+Shift+X)，查找由 Ollama 提供支持的相关插件进行安装[^1]。 #### 配置扩展参数 完成上述步骤之后，需按照文档说明编辑 `.vscode/settings.json` 文件来指定连接至远程服务器所需的 URL 地址以及其他必要选项，例如： ```json { "deepseek.serverUrl": "http://localhost:8000", ... } ``` 这样就可以实现在 Visual Studio Code 内部调用基于 Ollama 技术实现的强大辅助编码能力了。

### 如何在 Android Studio 中接入 DeepSeek 模型或 API 要在 Android Studio 中成功接入 DeepSeek 模型或其相关功能，可以遵循以下方法： #### 1. 获取 DeepSeek API Key 登录平台 `platform.deepseek.com/api_keys` 并注册账户以获取专属的 API Key。务必妥善保管并记录该密钥，因为后续配置会频繁用到它[^1]。 #### 2. 配置项目依赖项 为了能够调用 DeepSeek 提供的服务，在项目的 `build.gradle` 文件中添加必要的网络库支持（如 Retrofit 和 Gson），以便处理 HTTP 请求和 JSON 数据解析。 ```gradle dependencies { implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0' implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0' } ``` #### 3. 创建与 DeepSeek 的通信接口 通过定义一个 Java 或 Kotlin 接口来封装与 DeepSeek 后端服务器之间的交互逻辑。这里展示了一个简单的例子： ```java import retrofit2.Call; import retrofit2.http.Body; import retrofit2.http.Header; import retrofit2.http.POST; public interface DeepSeekApiService { @POST("v1/completions") Call<CompletionResponse> generateText( @Header("Authorization") String apiKey, @Body CompletionRequest requestBody); } ``` 其中 `generateText()` 方法用于向指定 URL 发起 POST 请求，并附带认证头以及自定义负载数据结构作为参数传递给远程服务端进行文本生成任务执行[^4]。 #### 4. 实现请求体和返回值的数据模型类 根据实际需求设计对应的实体对象表示发送至云端的信息内容及其预期接收的结果形式。例如对于上面提到过的 completion 功能来说可能需要如下两个 POJO 类型： ```java // Request Body Example public class CompletionRequest { private String model; private List<String> prompts; public CompletionRequest(String modelName, List<String> inputPrompts){ this.model=modelName; this.prompts=inputPrompts; } } // Response Body Example public class CompletionResponse{ private String output; // Getters and Setters omitted for brevity. } ``` #### 5. 初始化 SDK (如果适用) 某些情况下可以直接利用官方提供的移动版软件开发包(SDK)，这样就不必手动构建所有的 RESTful APIs 。只需简单几步就能快速启动运行环境并与目标 AI 工程无缝对接起来。比如可以在 Application 子类里面完成初始化工作： ```java @Override public void onCreate() { super.onCreate(); DeepSeekSDK.init(this, "your-deepseek-api-key"); } ``` 注意替换 `"your-deepseek-api-key"` 成为你自己的有效 token 字符串[^3]。 #### 6. 使用插件辅助开发 (可选步骤) 除了编程方式实现外还可以考虑借助第三方扩展工具提高效率降低复杂度。像 CodeGPT 插件就允许开发者轻松地将大语言模型能力嵌入现有应用程序当中去。只需要按照提示一步步操作就可以享受到即时反馈带来的便利之处了[^2]。 以上就是关于如何把 DeepSeek 整合进安卓工程内的基本流程介绍啦！ ---