DeepSeek Coder 33B

提供商DeepSeek
分类code-generation
参数量33B
许可证DeepSeek License
下载量2.0M
星标4.5K

简介

DeepSeek Coder 33B 是一款由国内团队 DeepSeek 开发的开源代码大模型。它在 33B 的参数规模下实现了极强的代码补全与理解能力，尤其在 Python、Java 等主流语言上表现稳健。对于中国开发者而言，它是一个极佳的本地化替代方案，能够通过私有化部署解决代码隐私顾虑。无论是作为 IDE 插件的后端来辅助编写函数，还是用于分析复杂代码库，其上手难度低且推理效率较高，是目前开源社区中性价比极高的代码助手。

核心亮点

  • 支持多种主流编程语言，代码补全精准度高
  • 33B 参数规模，兼顾推理速度与逻辑能力
  • 支持私有化部署，保障企业代码数据安全
  • 可无缝集成至 VS Code 等主流 IDE 插件中

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-33b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-33b")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-coder-33b

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-coder-33b config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/deepseek-coder-33b')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-coder-33b')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-coder-33b')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-V3

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-V3')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'deepseek-ai/DeepSeek-V3')
查看官方来源