本地部署DeepSeek集成VSCode创建自己的AI助手

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本地使用DeepSeek集成VSCode创建自己的AI助手，需要安装必要的软件、下载并配置DeepSeek模型，然后使用这些工具进行编程辅助。

安装Ollama和CodeGPT

安装Ollama

下载并安装Ollama ：访问Ollama官方网站（https://ollama.com），根据您的操作系统（Windows、macOS或Linux）下载并安装Ollama。安装完成后，打开终端并运行ollama --version命令，验证安装是否成功。
环境变量配置 ：安装完成后，设置关键环境变量，如OLLAMA_MODELS（模型文件存放目录）、OLLAMA_HOST（Ollama服务监听的网络地址）、OLLAMA_PORT（监听端口）等，以确保Ollama正常运行。

安装CodeGPT

安装CodeGPT插件：打开Visual Studio Code（VSCode），进入扩展市场（快捷键：Ctrl + Shift + X 或 Cmd + Shift + X），搜索"CodeGPT"并点击安装。
配置API密钥：安装CodeGPT后，您需要注册OpenAI账号并获取API密钥。在CodeGPT的设置页面，填写API密钥，以便CodeGPT能够通过OpenAI API进行编程辅助。

下载并配置DeepSeek模型

下载聊天模型（deepseek-r1:1.5b）

下载模型 ：在VSCode中打开CodeGPT，选择本地LLMs，然后选择Ollama作为本地LLM提供商，选择deepseek-r1:1.5b并点击下载按钮。
验证安装 ：下载完成后，启动Ollama服务，确保模型已成功加载。您可以通过在终端中运行ollama run deepseek-r1:1.5b来验证。

下载自动补全模型（deepseek-coder:1.3b）

下载模型 ：在VSCode的终端中运行命令ollama pull deepseek-coder:1.3b下载模型。
配置自动补全 ：返回CodeGPT，导航至"自动补全模型"部分，选择deepseek-coder:1.3b，以便在编写代码时提供智能自动补全建议。

使用DeepSeek进行编程辅助

配置CodeGPT使用DeepSeek模型

选择本地LLMs ：在VSCode中打开CodeGPT设置，选择"本地LLMs"，然后选择Ollama和deepseek-r1:1.5b模型。
配置AI代码自动补全 ：在"AI代码自动补全"配置页面，选择deepseek-coder:1.3b模型，以便在编写代码时提供实时建议。

开始使用AI助手

实时代码建议和自动补全 ：在VSCode中编写代码时，DeepSeek将提供实时的代码建议和自动补全功能。您可以使用命令如/fix、/refactor、/explain等与模型交互，获取代码修复、重构和解释建议。
注意事项：确保API Key的有效性，并注意每个账号每天的API调用次数限制，避免高频率、大量的调用。

通过安装Ollama和CodeGPT，下载并配置DeepSeek模型，您可以在本地VSCode中创建一个强大的AI助手。这个AI助手不仅能帮助您编写代码，还能提供代码优化和重构建议，极大地提升编程效率。

✍️相关问答

如何使用DeepSeek进行代码重构建议

要使用DeepSeek进行代码重构建议，您可以按照以下步骤进行操作：

安装和配置DeepSeek：

确保已经安装了DeepSeek插件。如果没有安装，可以按照以下步骤进行安装：

打开VSCode，按下快捷键 Ctrl + Shift + P（Windows/Linux）或 Command + Shift + P（Mac）打开命令面板。

输入 ext install colourafredi.vscode-deepseek 并按回车键进行安装。

安装完成后，点击VSCode左侧的DeepSeek图标进行配置。您可以选择使用本地部署的DeepSeek R1模型，或者使用其他可用的模型。
使用DeepSeek进行代码重构：

在VSCode中打开您要重构的代码文件。

选中您希望重构的代码片段，右键点击并选择 DeepSeek 相关命令，例如重构优化。

或者，您可以直接在输入框中输入 DeepSeek: 重构下面代码并告诉我你改动了哪里，然后按回车发送请求。
分析和建议：

DeepSeek会智能分析代码复杂度，包括圈复杂度、认知复杂度和代码重复度等指标。

根据分析结果，DeepSeek会生成重构建议，例如合并逻辑、优化性能、消除冗余代码等。

您可以根据DeepSeek提供的建议手动应用重构，或者让DeepSeek自动应用重构。
示例：

假设以下代码：

python 复制代码

def process_user_data(users):
    result = []
    for user in users:
        if user['age'] > 18:
            if user['status'] == 'active':
                temp = {}
                temp['name'] = user['name']
                temp['id'] = user['id']
                result.append(temp)
    return result

选中上述代码片段，右键点击并选择 DeepSeek -> 重构优化。

DeepSeek会分析代码并建议将嵌套的 if 语句重构为更简洁的形式，例如使用列表推导式：

python 复制代码

def process_user_data(users):
    return [{'name': user['name'], 'id': user['id']} for user in users if user['age'] > 18 and user['status'] == 'active']

DeepSeek在代码解释方面的应用实例

DeepSeek在代码解释方面的应用实例主要体现在其智能编程和代码生成能力上。以下是一些具体的应用实例：

代码生成： DeepSeek能够根据用户的需求生成代码示例，帮助程序员更快地编写代码。例如，当程序员需要生成复杂的数据处理代码时，DeepSeek可以提供相应的代码示例，如对列表进行排序并计算平均值的Python代码。

代码优化与调试： DeepSeek可以分析现有代码，提供优化建议和调试帮助。例如，在Java代码中，DeepSeek可以检测到性能瓶颈，并提供优化方案，如使用StringBuilder代替字符串拼接以提高效率。

智能编程： DeepSeek智能编程功能可以一键生成代码，提高开发效率。例如，DeepSeek可以智能生成RESTful API代码或Vue + Vuex状态管理代码，帮助开发者快速搭建应用框架。

如何优化DeepSeek模型在VSCode中的性能

要优化DeepSeek模型在VSCode中的性能，可以参考以下建议：

选择合适的模型： 根据需求选择合适的DeepSeek模型。例如，deepseek-reasoner模型在推理速度和准确性上表现良好，适合编程辅助任务。

本地部署模型： 如果担心隐私或成本问题，可以考虑本地部署DeepSeek模型。本地部署可以减少API调用的延迟，并且不涉及API Key的使用限制。

优化API Key使用： 如果选择使用在线API服务，请注意API Key的使用限制。避免频繁请求无关紧要的问题，以保持高效的使用体验。

利用上下文信息： 在使用DeepSeek进行代码生成时，提供更多的上下文信息可以帮助模型更好地理解您的需求，从而生成更准确的代码。

定期更新插件和模型： 保持VSCode插件和DeepSeek模型的更新，以获得最新的性能改进和功能增强。