vs code和deepseek

### VS Code 搭配 DeepSeek 使用指南 #### 安装 Cline 插件为了在 Visual Studio Code (VS Code) 中使用 DeepSeek R1 功能，需先安装名为 Cline 的插件。通过扩展市场搜索并安装该插件可以轻松完成这一步骤[^1]。 #### 配置 DeepSeek 公有云服务安装完成后，在编辑器界面内会出现四个箭头图标用于引导用户逐步设置连接至 DeepSeek 提供的公有云端资源。按照指示输入必要的认证凭证和其他所需参数来建立安全可靠的通信链路[^2]。 #### 调用 DeepSeek API 进行首次交互当所有前期准备工作就绪之后，就可以尝试发起第一个针对目标平台的应用程序接口请求了。此时应该参照官方文档中的指导方针准备相应的数据包格式以及预期返回值解析等内容。 ```json { "method": "POST", "url": "https://api.deepseek.com/v1/example-endpoint", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" }, "body": {} } ```

vs code配置deepseek

### 如何在 VS Code 中配置 DeepSeek 模型要在 Visual Studio Code (VS Code) 中成功配置并使用 DeepSeek 模型，需按照以下方法操作： #### 1. 安装 Cline 插件首先需要确保已安装名为 **Cline** 的插件。此插件支持多种大语言模型的集成，其中包括 DeepSeek 模型。可以通过扩展市场搜索 “Cline” 并完成安装[^3]。 #### 2. 设置 API 提供商安装完成后，在 VS Code 的左侧边栏中找到 Cline 插件图标并点击打开其设置界面。随后，在 `API Provider` 下拉菜单中选择 `DeepSeek` 作为目标服务提供商。 #### 3. 配置具体模型参数当选择了 DeepSeek 后，可以进一步指定所需的子型号。例如： - 若要调用对话优化版本，则应设定参数为 `model='deepseek-chat'` 来加载 DeepSeek-V3[^2]； - 若希望启用逻辑推理增强功能，则改为 `model='deepseek-reasoner'` 调取 DeepSeek-R1。这些选项通常可以在插件的相关输入框或者 JSON 文件形式下的全局/工作区设置里定义好，默认路径可能位于 `.vscode/settings.json` 中。 ```json { "cline.apiProvider": "DeepSeek", "cline.model": "deepseek-chat" } ``` 上述代码片段展示了一个简单的例子来固定使用 DeepSeek Chat 版本。 #### 4. 测试连接与验证环境最后一步是测试整个流程是否正常运作。尝试执行一次查询请求看能否顺利获得来自所选 DeepSeek 模型的回答反馈。如果一切无误，说明已经成功完成了全部必要的配置过程[^1]。 ---

vs code 部署deepseek

### 如何在 VS Code 中部署 DeepSeek 项目 #### 准备工作环境为了顺利运行 DeepSeek，在 VS Code 中需先配置好 Python 解释器以及虚拟环境。选择合适的 Python 版本作为解释器，这一步骤可以通过点击左下角的状态栏中的 Python 版本来切换当前的工作区解释器。 #### 安装扩展插件安装 Python 扩展插件可以增强开发体验，提供诸如 IntelliSense、Linting 和调试等功能支持。通过左侧活动栏上的 Extensions 图标进入市场页面搜索 "Python" 并完成安装操作[^1]。 #### 创建并激活虚拟环境创建一个新的终端窗口（`Ctrl+\``），接着输入如下命令建立一个名为 `deepseek_env` 的虚拟环境： ```bash python -m venv deepseek_env ``` 随后激活此虚拟环境以便后续安装所需的包文件而不影响全局环境设置: 对于 Windows 用户来说应执行以下指令来启动新创建好的虚拟环境: ```powershell .\deepseek_env\Scripts\activate ``` 此时命令行前缀应该发生变化显示 `(deepseek_env)` 表明已成功进入了指定环境中。 #### 安装依赖项确保处于刚刚被激活的虚拟环境下之后，继续按照官方文档指引依次安装所需软件包。打开集成终端或外部 Git Bash/CMD/PowerShell 等工具，键入下列语句以获取必要的库文件： ```bash pip install torch transformers accelerate ``` 这些命令将会从 PyPI 上拉取最新的稳定版 PyTorch 及其相关组件，还有 Hugging Face 提供的 Transformers 工具箱用来处理 NLP 类任务非常便利；而 Accelerate 则有助于提高多设备间的性能表现。 #### 加载预训练模型当所有准备工作完成后就可以着手准备加载预先训练过的 DeepSeek 模型了。通常情况下可以直接借助于 Hugging Face Model Hub 来实现这一点，具体方法可参照官方网站说明进行操作。

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