این مقاله از تغییر دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی مبتنی بر فناوریهای ابری مانند GitHub Copilot به راهحلهای محلی مانند Deepseek R1 حمایت کرده، مزایای پردازش محلی را برجسته میکند و راهنماییهایی را برای راهاندازی Deepseek R1 ارائه میدهد.
مشکلات دستیاران مبتنی بر ابر:
- حریم خصوصی: کد به سرورهای راه دور ارسال میشود و خطر افشای آن وجود دارد.
- تأخیر: پردازش ابری باعث تأخیر میشود و روند کار را مختل میکند.
- هزینه: هزینههای اشتراک میتواند گران باشد.
مزایای Deepseek R1 (دستیار هوش مصنوعی محلی):
- حریم خصوصی: کد روی دستگاه کاربر باقی میماند.
- سرعت: پردازش محلی، پیشنهادات را در زمان واقعی امکانپذیر میکند.
- قابلیت آفلاین: بدون اتصال به اینترنت کار میکند.
- مقرونبهصرفه: مجوز یکباره یا گزینههای متنباز در دسترس است.
راهاندازی Deepseek R1:
- مرحله 1: نصب Ollama (ابزاری برای اجرای LLMها به صورت محلی).
- لینوکس/macOS/WSL:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh - ویندوز: نصب کننده را از وبسایت Ollama دانلود کنید.
- مرحله 2: دانلود Deepseek-Coder-v2 (مدل متنباز).
ollama run deepseek-coder-v2
- مرحله 3: اجرای VS Code.
- مرحله 4: نصب افزونه "Continue" برای VS Code (Ollama را به IDE متصل میکند).
- مرحله 5: پیکربندی Continue با Deepseek و انتخاب
deepseek-coder-v2 به عنوان مدل پیشفرض. - مرحله 6: استفاده از Deepseek مانند Copilot:
- ویرایش سریع (Ctrl+L): کد را برجسته کنید، Ctrl+L را فشار دهید، درخواست را تایپ کنید.
- بازسازی چند فایلی (Ctrl+I): Ctrl+I را فشار دهید، تغییر را توضیح دهید، فایلها را انتخاب کنید.
نتیجهگیری:
این مقاله نتیجه میگیرد که دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی محلی، در مقایسه با راهحلهای مبتنی بر ابر، حریم خصوصی، سرعت و مقرونبهصرفه بودن بهتری را ارائه میدهند. این مقاله توسعهدهندگان را تشویق به امتحان Deepseek R1 میکند.