連結：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base
DeepSeek-Coder-V2是一個開源的專家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE)，專為程式碼語言設計，其效能與GPT4-Turbo相當。它在程式碼特定任務上表現優異，同時在通用語言任務上保持了相當的效能。與DeepSeek-Coder-33B相比，V2版本在程式碼相關任務和推理能力上都有顯著提升。此外，它支援的程式語言從86種擴充到了338種，上下文長度也從16K擴充到了128K。
需求人群：
- 目標受眾為開發者、程式設計教育者和研究人員，他們可以利用DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base進行程式碼生成、教學輔助和研究工作。
使用場景示例：
- 開發者利用模型快速生成排序演演算法的程式碼。
- 程式設計教育者使用模型輔助教學，展示程式碼實作過程。
- 研究人員使用模型進行程式碼生成任務的實驗和評估。
產品特色：
- 程式碼補全：能夠根據使用者輸入的程式碼片段自動補全程式碼。
- 程式碼插入：在現有程式碼中插入新的程式碼片段，以實作特定功能。
- 聊天完成：支援與使用者進行對話，根據對話內容生成程式碼。
- 支援多種程式語言：從86種擴充到338種，滿足不同程式設計需求。
- 長上下文處理：上下文長度從16K擴充到128K，能夠處理更長的程式碼。
- API平臺相容：提供與OpenAI相容的API，方便開發者使用。
- 本地執行支援：提供了在本地使用Huggingface的Transformers進行模型推理的示例。
使用教學：
1. 訪問Huggingface模型庫頁面，下載DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base模型。
2. 安裝Huggingface的Transformers庫，用於模型的載入和推理。
3. 使用提供的程式碼補全、程式碼插入或聊天完成的示例程式碼，進行具體的功能測試。
4. 根據需要，調整輸入引數，如max_length和top_p，以獲得不同的生成效果。
5. 利用模型生成的程式碼，進行進一步的開發或教學工作。
6. 透過DeepSeek的API平臺，實作模型的遠端呼叫和整合。