大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

背景介绍

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 deepseek-ai/DeepSeek-Coder，该项目在 GitHub 有超过 10.6k Star。

一句话介绍该项目：DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself

项目介绍

深入浅出：DeepSeek Coder - 让代码自我编写

背景介绍：

在软件开发的世界中，快速准确地编写代码是每个开发者的追求，但随着项目复杂性的提升，开发速度往往会受到影响。面临的挑战包括但不限于代码错误、效率低下、维护难度大等问题。特别是对于大型项目，开发者需要消耗大量时间和精力去理解整个项目的结构和逻辑，才能有效地进行代码编写和修改。这不仅减缓了开发进度，还可能导致代码质量下降。此外，在多语言编程环境下的兼容性和语法问题更是让开发者头疼不已。

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项目介绍：**

为了解决上述问题， DeepSeek Coder 应运而生。它是一款强大的代码语言模型，通过在 2T tokens 上的从头训练，其中包含 87% 的代码和 13% 的自然语言（包括英文和中文），达到了开源代码模型中的最先进性能。DeepSeek Coder 支持广泛的编程语言，包括 Python、Java、C++ 等多达数十种语言，能够在多种编程环境下提供优秀的代码补全和代码插入能力。模型大小从 1B 到 33B 不等，用户可以根据自己的需求选择合适的模型大小。DeepSeek Coder 不仅能够支持项目级别的代码补全和代码插入，还能在多个编程语言和各种基准测试中提供最先进的性能。

如何使用：

使用 DeepSeek Coder 相当直接，首先需要安装必要的依赖，运行以下命令：

pip install -r requirements.txt

然后，可以通过如下示例进行代码补全或插入：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
input_text = "#write a quick sort algorithm"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

项目推介：

DeepSeek Coder 的开发活跃状态，以及具有高覆盖率的多语言编程语言支持，使其成为业界领先的代码自动生成工具之一。不仅如此，DeepSeek Coder 在 HumanEval、MultiPL-E、MBPP、DS-1000 和 APPS 等基准测试中展现出的卓越表现，证明了其在自然语言处理和代码生成领域的优势。无论是对于个人开发者还是大型企业，在提高开发效率、保证代码质量方面，DeepSeek Coder 都能发挥巨大作用。

DeepSeek Coder 的准确性、灵活性和可扩展性，使得它能够满足不同规模、不同语言项目的开发需求。无论您是在寻找提高个人编码效率的工具，还是需要为团队引入先进的代码自动生成技术，DeepSeek Coder 都将是您的理想选择。立即尝试 DeepSeek Coder，体验先进的 AI 在软件开发领域的强

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder

开源项目作者：deepseek-ai

开源协议：MIT License

以下是参与项目建设的所有成员：

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