【免费下载】 DeepSeek Coder 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DeepSeek Coder 项目的目录结构如下：

DeepSeek-Coder/
├── Evaluation/
├── demo/
├── finetune/
├── pictures/
├── .gitignore
├── LICENSE-CODE
├── LICENSE-MODEL
├── README.md
├── requirements.txt

目录结构介绍

• Evaluation/: 包含项目的评估脚本和相关数据。
• demo/: 包含项目的演示代码和示例。
• finetune/: 包含项目的微调脚本和配置文件。
• pictures/: 包含项目文档中使用的图片资源。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE-CODE: 代码许可证文件。
• LICENSE-MODEL: 模型许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 demo/ 目录下，具体文件名为 demo.py。该文件用于启动项目的演示实例。

启动文件介绍

# demo.py
import sys
from deepseek_coder import DeepSeekCoder

def main():
    coder = DeepSeekCoder()
    coder.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

• import sys: 导入系统模块。
• from deepseek_coder import DeepSeekCoder: 从 deepseek_coder 模块导入 DeepSeekCoder 类。
• def main(): 定义主函数，实例化 DeepSeekCoder 并调用 run 方法启动项目。
• if name == "main":: 判断是否为主程序入口，调用 main 函数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 finetune/ 目录下，具体文件名为 config.yaml。该文件用于配置项目的微调参数。

配置文件介绍

# config.yaml
model:
  name: "DeepSeek-Coder-Base-33B"
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.0001
data:
  path: "data/train.txt"
  max_length: 512

• model: 配置模型参数。
  • name: 模型名称。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。
• data: 配置数据参数。
  • path: 训练数据路径。
  • max_length: 最大序列长度。

以上是 DeepSeek Coder 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。