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Radzivon Alkhovik
Entusiasta da automação de baixo código
7 de agosto de 2024
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DeepSeekCoder é um modelo de IA de última geração projetado para enfrentar os desafios que os programadores enfrentam devido à limitação de conhecimento, tempo e experiência. Usando redes neurais avançadas, essa IA pode processar suas consultas de texto e gerar códigos de complexidade variável em mais de 80 linguagens de programação, depurar o código existente ou explicá-lo.
Este guia oferece insights sobre como usar o Deep Seek Coder de forma eficaz em cenários práticos do Latenode . Você aprenderá a maximizar seus recursos em aplicativos do mundo real. Você aprenderá como maximizar seus recursos em aplicativos do mundo real, descobrir seus recursos ocultos e entender os mecanismos subjacentes que o tornam tão poderoso. Fique atento para explorar como esse modelo de IA pode mudar seu fluxo de trabalho de codificação e aumentar a produtividade.
Principais conclusões: O DeepSeek Coder é um poderoso modelo de IA desenvolvido pela DeepSeek AI, projetado para auxiliar os programadores na geração, depuração e otimização de códigos em mais de 80 idiomas. Aproveitando redes neurais avançadas, ele processa consultas de texto para produzir código, explicar ou corrigir o código existente. Integrado ao site Latenode, ele aprimora os fluxos de trabalho por meio da automação, tornando a codificação mais eficiente e acessível. Este guia explora seus recursos, arquitetura e aplicações práticas em cenários do mundo real, demonstrando como ele pode aumentar significativamente a produtividade e otimizar os processos de desenvolvimento.
Desenvolvido pela DeepSeek AI, o Coder permite que você escreva trechos de código em diferentes linguagens de programação. Ele foi projetado para receber suas consultas de texto e gerar o resultado final com base nelas. Além disso, essa ferramenta pode analisar o código existente, explicá-lo, modificá-lo ou corrigir erros. A maior versão, DeepSeek Coder V2, tem 236 bilhões de parâmetros, que são as unidades numéricas que todos os modelos usam para funcionar.
Simplificando, quanto mais parâmetros houver, mais informações o modelo poderá processar, levando a respostas melhores e mais detalhadas. O Deep Seek Coder foi treinado usando conjuntos de dados extensos, incluindo texto e código reais de repositórios como o GitHub, fragmentos de fóruns e sites de software e fontes adicionais, como testes de código.
Com esse treinamento abrangente, o DeepSeek Coder aprendeu a utilizar bilhões de tokens encontrados on-line. Cada token representa uma palavra, um comando ou um símbolo em código ou linguagem natural. Graças a isso, você pode escrever snippets, distinguir entre comandos funcionais e não funcionais, entender sua funcionalidade, depurá-los e muito mais. De todos os conjuntos de dados usados para treinamento, 13% consistiam em linguagem natural e 87% em código, abrangendo 80 linguagens de programação diferentes.
Esses casos de uso destacam as aplicações poderosas do DeepSeek Coder no aprimoramento da eficiência e da tomada de decisões em vários setores.
Previsão de preços de ações, análise de tendências de mercado e automação de relatórios financeiros.
Análise de dados de pacientes para diagnósticos preditivos e automação da geração de relatórios médicos.
Personalizar recomendações de produtos, analisar o comportamento do cliente e gerenciar o estoque.
Analisar o desempenho da campanha, gerar modelos de segmentação de clientes e automatizar a criação de conteúdo.
Previsão da demanda, otimização da logística e do transporte e gerenciamento dos níveis de estoque.
Automatização da triagem de currículos, análise do desempenho dos funcionários e previsão das necessidades de pessoal.
O codificador Deep seek pode gerar códigos de complexidade variável, o que significa que você pode usá-lo em uma ampla gama de setores, desde a educação até a pesquisa científica, comércio, etc.
A estrutura para seus mecanismos operacionais é sua arquitetura. Esse modelo incorpora vários componentes das arquiteturas Transformer e Mixture-to-Expert , incluindo mecanismos de atenção e estratégias de desduplicação de dados para otimizar o desempenho e a eficiência. A seção a seguir explica essa parte da operação do Deep Seek Coder.
Essa ferramenta de IA adota uma abordagem híbrida para usar os pontos fortes de cada arquitetura de suas duas estruturas. Ela usa mecanismos de atenção e bloqueio, diferentes camadas, ferramentas de deduplicação etc. Aqui está uma visão detalhada desses componentes e como eles contribuem para o desempenho geral do DeepSeek Coder:
Aproveitando o mecanismo de autoatenção da arquitetura do Transformer, o modelo pode ponderar a importância de diferentes tokens em uma sequência de entrada, capturando dependências complexas dentro do código. Isso é importante para que o modelo analise a ordem das palavras e seus relacionamentos em sua entrada e no código, compreendendo o contexto geral.
Integrado à arquitetura do MoE, o mecanismo de gating ativa especialistas específicos para cada entrada. Esses submodelos residem em camadas de especialistas do modelo e são especializados em diferentes aspectos da geração e compreensão do código. Para cada entrada, somente os especialistas relevantes são ativados, garantindo o uso eficiente dos recursos computacionais. Essa abordagem permite que o Deep Seek Coder lide com conjuntos de dados e tarefas complexos sem sobrecarga.
Essas redes permitem que o modelo processe cada token, ou parte do código, separadamente. Isso ajuda o modelo a entender padrões complexos dentro dos trechos. A normalização da camada garante que o processo de treinamento permaneça estável, mantendo os valores dos parâmetros em um intervalo razoável, evitando que se tornem muito grandes ou muito pequenos.
O DeepSeek Coder garante dados de treinamento de alta qualidade usando a deduplicação quando você envia seu código. Esse processo remove trechos redundantes, concentrando-se nos mais relevantes e mantendo a integridade estrutural de sua base de código. Ao evitar que o modelo se ajuste excessivamente a dados repetitivos, ele aprimora o desempenho em tarefas de codificação novas e diversas.
O Deep Seek Coder utiliza muitas outras ferramentas de ambas as arquiteturas. Por exemplo, ele incorpora a codificação posicional da arquitetura Transformer para preservar a ordem das sequências de entrada e as conexões residuais para auxiliar o fluxo de gradiente durante o treinamento. Da estrutura MoE, ele usa o balanceamento de carga para distribuir tarefas entre os especialistas e o top-k gating para selecionar os especialistas mais relevantes.
Esses componentes melhoram a capacidade do modelo de gerar, otimizar e entender códigos complexos. Notavelmente, o DeepSeek Coder está disponível na biblioteca de nósLatenode como um bloco de integração, juntamente com vários modelos de IA para reconhecimento de imagem, geração de texto, interação com áudio etc. Veja o próximo segmento para saber mais sobre Latenode.
Latenode é uma plataforma inovadora para automatizar processos de negócios. Criado como uma alternativa ao Make e ao Zapier, esse serviço permite que você crie fluxos de trabalho usando blocos de ação, acionadores e integrações sem código com aplicativos de terceiros e modelos de IA, como o Deep Seek Coder.
Sua abordagem é baseada nos princípios de arrastar e soltar, o que significa que você pode ver e modificar seu fluxo de trabalho por meio de uma interface intuitiva. Esses blocos representam várias funções, incluindo processamento de dados, integração de API e tratamento de condições. As integrações diretas incluem aplicativos como Google Sheets, Airtable, GMail, Notion e dezenas de outros.
Os usuários podem conectar esses blocos para formar fluxos de trabalho que executam tarefas complexas, desde a automação de comunicações por e-mail ou serviço de bate-papo até o aprimoramento de processos de negócios com o DeepSeek Ccder e outros modelos ou a criação de um aplicativo totalmente novo dentro do fluxo. Essa abordagem acelera o processo de desenvolvimento e o torna acessível a pessoas com pouca experiência em programação.
Latenode também oferece suporte à integração com aplicativos não listados em seu banco de dados. Você pode inserir seu código no nó Javascript ou pedir ao assistente de IA do JS que o escreva, explique, modifique e depure. Basta você dar um aviso, e a IA gerará um trecho de código pronto para uso em instantes. Com todos esses recursos, o Latenode é um divisor de águas.
De volta ao DeepSeek Coder. Como mencionado acima, ele tem um nó de integração que você pode usar em um cenário junto com nós para outros modelos de IA. Veja abaixo um exemplo de como ele funciona.
Esse fluxo de trabalho automatizado resolve problemas matemáticos usando o nó DeepSeek Coder e converte os resultados em um Google Doc de fácil leitura. Ele pode lidar tanto com problemas simples em nível escolar quanto com desafios mais complexos dos alunos. Um dos blocos desse fluxo de trabalho requer pagamento, mas você pode trocá-lo facilmente.
Aqui você encontra um guia passo a passo sobre como isso funciona:
Latenode oferece vários nós de acionamento, incluindo nós de agendamento, webhooks e ações em aplicativos de terceiros, como adicionar uma linha em uma planilha do Google. Para encontrar o bloco para esse fluxo de trabalho, vá para Gatilhos ➨ Utilitários principais e selecione Gatilho em executar uma vez.
Esse modelo de IA tem várias versões na coleção Latenode , algumas com histórico de diálogo e outras sem. Você pode encontrá-lo pesquisando Actions ➨ AI: Text Generation ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Preview). Essa pasta também contém modelos avançados de geração de texto e codificação, disponíveis gratuitamente.
Você verá dois campos: User Prompt e Max Tokens. O prompt do usuário é onde você digita sua pergunta para o codificador. Você pode pedir que ele gere qualquer código e receberá uma resposta logo após o início do nó. Nesse fluxo de trabalho, o especialista do Latenode pediu ao nó que resolvesse essa tarefa:
Escreva um código que resolva este problema de matemática: Se eu receber um salário de 1.000 euros. Todo mês, colocarei 10% desse valor em um cofrinho. Quanto minha poupança aumentará após 10 meses? Calcule isso e minha economia total. Depois de concluir essa tarefa, crie variáveis para que eu possa adicioná-las ao prompt de texto para que a IA gere o texto.
O segundo campo determina o comprimento do código em tokens. Por padrão, é de 256, mas, nesse caso, é de 512. O site Latenode recomenda que você não aumente mais esse limite. Quando você terminar de fazer isso, clique em Run Once para que os resultados apareçam.
Esse nó se integra ao modelo Claude 3 AI e é responsável por criar uma representação clara do código gerado pelo DeepSeek Coder em forma de texto. Ele analisa o código usando a variável de resposta da janela de saída do codificador. Para encontrar esse nó, vá para a pasta: Ações ➨ AI ChatGPT Alternativas ➨ AI Anthropic Claude 3. Esse nó requer pagamento, mas você pode substituí-lo por qualquer outra integração de modelo de IA de geração de texto.
Ao abrir as configurações, você verá uma janela amarela com detalhes de pagamento para acesso a esse modelo de IA. Abaixo, há vários campos, alguns semelhantes aos do DeepSeek Coder e outros novos. Primeiro, selecione o modelo Claude 3(neste cenário - Opus). Há campos que você deve deixar em branco: Histórico do diálogo, Imagem, Tipo de mídia e Geração de parada.
Preencha os seguintes campos: Prompt do usuário, Prompt do sistema, Máximo de tokens e Temperatura.
Salve as configurações, execute um teste para gerar as variáveis necessárias e prossiga para o próximo nó.
Esse nó cria automaticamente um novo documento com o texto gerado pelo Claude. Para encontrá-lo, digite Apps/Actions - Google docs - Create New Document from Text. Abra as configurações do nó, conceda acesso à sua conta do Google, escolha um título e insira o texto. Nesse caso, o texto será a variável que contém o texto gerado.
Aqui estão os detalhes de sua operação. Quando você pressiona o botão roxo na parte inferior da tela, o cenário começa a se desenrolar e emite um sinal para o Deep Seek Coder gerar o código para resolver a tarefa que você lhe deu. Em seguida, ele gera uma representação de texto do código com base na análise e na geração do modelo Claude 3. Quando terminar, o script criará um novo documento do Google com o texto que você deseja. Estas capturas de tela mostram os resultados:
Embora esse script simples apenas mostre como o modelo funciona na prática, você pode criar seus fluxos de trabalho com esse nó para automatizar ainda mais sua rotina. Notavelmente, o site Latenode desaconselha que você defina o limite máximo de tokens no DeepSeek Coder acima de 512. Os testes indicaram que você pode ter problemas ao lidar com mais tokens. No entanto, essa quantidade é suficiente para uma ampla gama de tarefas.
O Deep Seek Coder abre várias oportunidades para empresas de diferentes áreas, facilitando o trabalho dos desenvolvedores e melhorando a qualidade do código. Esse modelo está disponível em Latenode gratuitamente e sem APIs, assim como todos os nós de ação, acionadores e integrações. No entanto, há uma desvantagem. O serviço oferece uma versão básica da conta que você obtém depois de se registrar. Ela fornece 300 ativações de fluxo de trabalho. Para obter mais, compre uma das três assinaturas: Starter (US$ 17), Grow (US$ 47) e Prime (US$ 247).
Cada uma delas oferece mais créditos (até 150 mil), mais cenários simultâneos, contas conectadas e ativações paralelas (até ilimitadas), histórico de execução estendido e muito mais. Considere essas assinaturas se você estiver interessado em recursos avançados de automação com o Latenode. Se você for uma empresa, também poderá entrar em contato com a equipe de vendas para obter termos especiais de assinatura.
Latenode tem um servidor Discord que cresce ativamente, no qual mais de 700 entusiastas de baixo código participam de discussões sobre seus scripts, compartilham dicas e relatam bugs. O primeiro hangout da comunidade foi realizado recentemente lá, onde os participantes tiveram a oportunidade de conversar com o diretor de marketing do Latenode. Portanto, você certamente encontrará algo útil quando você entrar na comunidade!
Se você é um freelancer que precisa automatizar seu fluxo de trabalho para acelerar as coisas ou uma grande equipe com a tarefa de se comunicar entre seus departamentos e milhares de clientes, o Latenode pode ajudá-lo com a melhor solução - por exemplo, scripts totalmente personalizáveis com modelos de IA como Deep Seek Coder, Falcon 7B ou integrações com redes sociais, serviços de gerenciamento de projetos ou redes neurais.
O DeepSeek Coder é uma ferramenta com tecnologia de IA que gera, otimiza e depura códigos. Ele é compatível com mais de 80 linguagens de programação e ajuda a simplificar o processo de codificação, interpretando consultas de texto e produzindo trechos de código correspondentes.
O DeepSeek Coder foi desenvolvido pela DeepSeek AI, uma empresa especializada em soluções avançadas de IA para codificação e processamento de linguagem natural.
O Deep Seek Coder integra-se ao site Latenode como um nó em sua plataforma de automação de fluxo de trabalho. Os usuários podem arrastar e soltar esse nó em seus fluxos de trabalho para automatizar tarefas de codificação, como geração ou depuração de código, com base em acionadores e ações especificados.
Os principais recursos incluem geração, otimização e depuração de código, suporte para mais de 80 linguagens de programação e a capacidade de processar consultas em linguagem natural. Ele também usa redes neurais avançadas e arquiteturas como Transformer e Mixture-of-Experts.
O Deep Seek Coder emprega um processo de deduplicação para garantir dados de treinamento de alta qualidade, removendo trechos de código redundantes e concentrando-se em dados relevantes. Isso melhora o desempenho do modelo e a capacidade de lidar com diversas tarefas de codificação de forma eficaz.
