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Radzivon Alkhovik
Enthusiast der Low-Code-Automatisierung
7. August 2024
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DeepSeekCoder ist ein hochmodernes KI-Modell, das entwickelt wurde, um die Herausforderungen zu meistern, mit denen Programmierer aufgrund von begrenztem Wissen, Zeit und Erfahrung konfrontiert sind. Mithilfe fortschrittlicher neuronaler Netze kann diese KI deine Textanfragen verarbeiten und Code unterschiedlicher Komplexität in über 80 Programmiersprachen generieren, den vorhandenen Code debuggen oder erklären.
Dieses Handbuch bietet Einblicke in die effektive Nutzung des Deep Seek Coders in praktischen Latenode Szenarien. Du erfährst, wie du seine Fähigkeiten in realen Anwendungen maximierst, seine versteckten Funktionen aufdeckst und die zugrunde liegenden Mechanismen verstehst, die ihn so leistungsstark machen. Bleib dran und erfahre, wie dieses KI-Modell deinen Coding-Workflow verändern und deine Produktivität steigern kann.
Die wichtigsten Erkenntnisse: DeepSeek Coder ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das von DeepSeek AI entwickelt wurde, um Programmierer/innen bei der Erstellung, Fehlersuche und Optimierung von Code in über 80 Sprachen zu unterstützen. Mithilfe fortschrittlicher neuronaler Netze verarbeitet es Textabfragen, um Code zu erzeugen, zu erklären oder bestehenden Code zu verbessern. Integriert in Latenode verbessert es die Arbeitsabläufe durch Automatisierung und macht das Programmieren effizienter und zugänglicher. In diesem Leitfaden werden die Funktionen, die Architektur und die praktischen Anwendungen in realen Szenarien vorgestellt, um zu zeigen, wie die Produktivität erheblich gesteigert und die Entwicklungsprozesse rationalisiert werden können.
Mit Coder, das von DeepSeek AI entwickelt wurde, kannst du Codeschnipsel in verschiedenen Programmiersprachen schreiben. Es nimmt deine Textanfragen entgegen und generiert daraus das Endergebnis. Außerdem kann dieses Tool bestehenden Code analysieren, erklären, verändern oder Fehler beheben. Die größte Version, DeepSeek Coder V2, hat 236 Milliarden Parameter, also die numerischen Einheiten, die alle Modelle verwenden, um zu funktionieren.
Einfach ausgedrückt: Je mehr Parameter es gibt, desto mehr Informationen kann das Modell verarbeiten, was zu besseren und detaillierteren Antworten führt. Deep Seek Coder wurde mit umfangreichen Datensätzen trainiert, darunter echter Text und Code aus Repositories wie GitHub, Fragmente aus Softwareforen und Websites sowie zusätzliche Quellen wie Codetests.
Mit diesem umfassenden Training hat der DeepSeek Coder gelernt, Milliarden von Token aus dem Internet zu nutzen. Jedes Token steht für ein Wort, einen Befehl oder ein Symbol in Code oder natürlicher Sprache. So kannst du Snippets schreiben, zwischen funktionierenden und fehlerhaften Befehlen unterscheiden, ihre Funktionsweise verstehen, sie debuggen und vieles mehr. Von allen Datensätzen, die für das Training verwendet wurden, bestanden 13% aus natürlicher Sprache und 87% aus Code, der 80 verschiedene Programmiersprachen umfasste.
Diese Anwendungsfälle zeigen die leistungsstarken Anwendungen von DeepSeek Coder zur Verbesserung der Effizienz und Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen.
Vorhersage von Aktienkursen, Analyse von Markttrends und Automatisierung von Finanzberichten.
Analyse von Patientendaten für prädiktive Diagnostik und Automatisierung der Erstellung medizinischer Berichte.
Personalisierung von Produktempfehlungen, Analyse des Kundenverhaltens und Verwaltung des Bestands.
Analysiere die Kampagnenleistung, erstelle Kundensegmentierungsmodelle und automatisiere die Erstellung von Inhalten.
Nachfrageprognosen, Optimierung von Logistik und Transport und Verwaltung von Lagerbeständen.
Automatisiertes Screening von Lebensläufen, Analyse der Mitarbeiterleistung und Vorhersage des Personalbedarfs.
Deep Seek Coder kann Code unterschiedlicher Komplexität erzeugen, was bedeutet, dass du ihn in einer Vielzahl von Branchen einsetzen kannst, von der Bildung über die wissenschaftliche Forschung bis hin zum Handel usw.
Der Rahmen für seine operativen Mechanismen ist seine Architektur. Dieses Modell umfasst verschiedene Komponenten der Transformer- und Mixture-to-Expert-Architekturen , einschließlich Aufmerksamkeitsmechanismen und Strategien zur Datendeduplizierung, um Leistung und Effizienz zu optimieren. Im folgenden Abschnitt wird dieser Teil der Funktionsweise des Deep Seek Coders erläutert.
Dieses KI-Tool verfolgt einen hybriden Ansatz, um die Stärken jeder Architektur der beiden Frameworks zu nutzen. Es nutzt Aufmerksamkeits- und Gating-Mechanismen, verschiedene Ebenen, Deduplizierungstools usw. Hier ist ein detaillierter Blick auf diese Komponenten und wie sie zur Gesamtleistung von DeepSeek Coder beitragen:
Indem es den Selbstbeobachtungsmechanismus der Transformer-Architektur nutzt, kann das Modell die Bedeutung verschiedener Token in einer Eingabesequenz abwägen und so komplexe Abhängigkeiten innerhalb des Codes erfassen. Das ist wichtig, damit das Modell die Reihenfolge der Wörter und ihre Beziehungen in deiner Eingabe und deinem Code analysieren und den Gesamtkontext verstehen kann.
Ein wesentlicher Bestandteil der MoE-Architektur ist der Gating-Mechanismus, der für jede Eingabe bestimmte Experten aktiviert. Diese Untermodelle befinden sich in den Expertenschichten des Modells und sind auf verschiedene Aspekte der Codegenerierung und des Verständnisses spezialisiert. Für jede Eingabe werden nur die relevanten Experten aktiviert, was eine effiziente Nutzung der Rechenressourcen gewährleistet. Dieser Ansatz ermöglicht es Deep Seek Coder, komplexe Datensätze und Aufgaben ohne Overhead zu bewältigen.
Diese Netzwerke ermöglichen es dem Modell, jedes Token bzw. jeden Teil des Codes separat zu verarbeiten. Das hilft dem Modell, komplexe Muster innerhalb der Snippets zu verstehen. Die Layer-Normalisierung sorgt dafür, dass der Trainingsprozess stabil bleibt, indem sie die Parameterwerte in einem angemessenen Bereich hält und verhindert, dass sie zu groß oder zu klein werden.
DeepSeek Coder sorgt für qualitativ hochwertige Trainingsdaten, indem er bei der Übermittlung deines Codes eine Deduplizierung durchführt. Dieser Prozess entfernt überflüssige Snippets, konzentriert sich auf die wichtigsten und erhält die strukturelle Integrität deiner Codebasis. Indem das Modell daran gehindert wird, sich zu sehr an wiederkehrende Daten anzupassen, wird die Leistung bei neuen und vielfältigen Codierungsaufgaben verbessert.
Der Deep Seek Coder nutzt viele andere Werkzeuge aus beiden Architekturen. Er nutzt zum Beispiel die Positionskodierung der Transformer-Architektur, um die Reihenfolge der Eingabesequenzen beizubehalten, sowie Restverbindungen, um den Gradientenfluss während des Trainings zu unterstützen. Von der MoE-Architektur übernimmt er den Lastausgleich, um die Aufgaben auf die Experten zu verteilen, und das Top-k-Gating, um die relevantesten Experten auszuwählen.
Diese Komponenten verbessern die Fähigkeit des Modells, komplexen Code zu erzeugen, zu optimieren und zu verstehen. Der DeepSeek Coder ist in der Latenode Knotenbibliothek als Integrationsblock verfügbar, zusammen mit zahlreichen KI-Modellen für Bilderkennung, Texterzeugung, Interaktion mit Audio usw. Im nächsten Abschnitt erfährst du mehr über Latenode.
Latenode ist eine innovative Plattform für die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Als Alternative zu Make und Zapier ermöglicht dieser Dienst die Erstellung von Workflows mithilfe von Aktionsblöcken, Triggern und No-Code-Integrationen mit Drittanbieter-Apps und KI-Modellen wie Deep Seek Coder.
Der Ansatz basiert auf dem Drag-and-Drop-Prinzip, d.h. du kannst deinen Arbeitsablauf über eine intuitive Oberfläche sehen und ändern. Diese Blöcke stehen für verschiedene Funktionen wie Datenverarbeitung, API-Integration und Bedingungsbearbeitung. Zu den direkten Integrationen gehören Apps wie Google Sheets, Airtable, GMail, Notion und Dutzende mehr.
Die Nutzer können diese Blöcke zu Workflows verbinden, die komplexe Aufgaben erfüllen, von der Automatisierung der E-Mail- oder Chat-Service-Kommunikation über die Verbesserung von Geschäftsprozessen mit DeepSeek Ccder und anderen Modellen bis hin zum Aufbau einer ganz neuen Anwendung innerhalb des Flows. Dieser Ansatz beschleunigt den Entwicklungsprozess und macht ihn auch für Menschen mit wenig Programmiererfahrung zugänglich.
Latenode unterstützt auch die Integration von Apps, die nicht in seiner Datenbank aufgeführt sind. Du kannst deinen Code in den Javascript-Knoten einfügen oder den JS-KI-Assistenten bitten, ihn zu schreiben, zu erklären, zu ändern und zu debuggen. Gib ihm einfach eine Aufforderung, und die KI generiert innerhalb weniger Augenblicke einen einsatzbereiten Codeschnipsel. Mit all diesen Funktionen ist Latenode ein wahrer Game Changer.
Zurück zu DeepSeek Coder. Wie oben erwähnt, gibt es einen Integrationsknoten, den du in einem Szenario zusammen mit Knoten für andere KI-Modelle verwenden kannst. Unten siehst du ein Beispiel dafür, wie es funktioniert.
Dieser automatisierte Arbeitsablauf löst mathematische Probleme mit dem DeepSeek Coder-Knoten und wandelt die Ergebnisse in ein einfach zu lesendes Google Doc um. Er kann sowohl einfache Probleme auf Schulebene als auch komplexere Schüleraufgaben lösen. Einer der Blöcke in diesem Workflow ist kostenpflichtig, aber du kannst ihn leicht austauschen.
Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie es funktioniert:
Latenode bietet verschiedene Trigger-Knoten, darunter Zeitplan-Knoten, Webhooks und Aktionen in Drittanbieter-Apps, wie das Hinzufügen einer Zeile in einem Google Spreadsheet. Um den Block für diesen Workflow zu finden, gehe zu Triggers ➨ Core Utilities und wähle Trigger on Run Once.
Von diesem KI-Modell gibt es mehrere Versionen in der Latenode Sammlung, einige mit und einige ohne Dialogverlauf. Du kannst es finden, indem du nach Actions ➨ AI: Text Generation ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Preview) suchst. Dieser Ordner enthält auch leistungsstarke Modelle zur Texterzeugung und Codierung, die kostenlos erhältlich sind.
Du wirst zwei Felder sehen: User Prompt und Max Tokens. In der Benutzeraufforderung gibst du deine Frage an den Codierer ein. Du kannst ihn auffordern, einen beliebigen Code zu generieren, und erhältst kurz nach dem Start des Knotens eine Antwort. In diesem Workflow hat der Latenode Spezialist den Node gebeten, diese Aufgabe zu lösen:
Schreibe einen Code, der folgende Matheaufgabe löst: Wenn ich ein Gehalt von 1000 Euro bekomme. Jeden Monat lege ich 10% davon in ein Sparschwein. Um wie viel wird sich mein Spargeld nach 10 Monaten erhöhen? Berechne dies und meine gesamten Ersparnisse. Wenn du diese Aufgabe gelöst hast, erstelle Variablen, damit ich sie in die Texteingabeaufforderung für die KI einfügen kann, um Text zu erzeugen.'
Das zweite Feld bestimmt die Länge des Codes in Token. Standardmäßig sind es 256, aber in diesem Fall sind es 512. Latenode empfiehlt, diese Grenze nicht weiter zu erhöhen. Wenn du damit fertig bist, klicke auf Einmal ausführen, damit die Ergebnisse angezeigt werden.
Dieser Knoten ist mit dem KI-Modell von Claude 3 integriert und für die Erstellung einer übersichtlichen Darstellung des vom DeepSeek Coder erzeugten Codes in Textform verantwortlich. Er analysiert den Code anhand der Antwortvariablen aus dem Ausgabefenster des Coders. Um diesen Knoten zu finden, gehe in den Ordner: Actions ➨ AI ChatGPT Alternatives ➨ AI Anthropic Claude 3. Dieser Knoten ist kostenpflichtig, aber du kannst ihn durch jede andere KI-Modellintegration zur Texterzeugung ersetzen.
Wenn du die Einstellungen öffnest, siehst du ein gelbes Fenster mit den Zahlungsdetails für den Zugang zu diesem KI-Modell. Darunter gibt es mehrere Felder, einige ähnlich denen in DeepSeek Coder, und einige neue. Wähle zunächst das Claude 3 Modell(in diesem Szenario - Opus). Es gibt Felder, die du leer lassen solltest: Dialogverlauf, Bild, Medientyp und Stoppgeneration.
Fülle die folgenden Felder aus: Benutzeraufforderung, Systemaufforderung, maximale Token und Temperatur.
Speichere die Einstellungen, führe einen Test durch, um die notwendigen Variablen zu erzeugen, und fahre mit dem nächsten Knoten fort.
Dieser Knotenpunkt erstellt automatisch ein neues Dokument mit dem von Claude erstellten Text. Um ihn zu finden, tippe Apps/Aktionen - Google docs - Neues Dokument aus Text erstellen. Öffne die Einstellungen des Knotens, erlaube den Zugriff auf dein Google-Konto, wähle einen Titel und füge den Text ein. In diesem Fall ist der Text die Variable, die den generierten Text enthält.
Hier sind die Details zu seiner Funktionsweise. Sobald du den lilafarbenen Knopf im unteren Teil des Bildschirms drückst, beginnt das Szenario zu laufen und gibt Deep Seek Coder das Signal, den Code zur Lösung der von dir gestellten Aufgabe zu generieren. Dann wird eine Textdarstellung des Codes erstellt, die auf der Analyse und Generierung des Claude 3-Modells basiert. Danach erstellt das Skript ein neues Google-Dokument mit deinem Text. Diese Screenshots zeigen die Ergebnisse:
Während dieses einfache Skript nur zeigt, wie das Modell in der Praxis funktioniert, kannst du deine Workflows mit diesem Knotenpunkt erstellen, um deine Routine noch weiter zu automatisieren. Latenode rät davon ab, die maximale Anzahl der Token in DeepSeek Coder auf mehr als 512 zu setzen. Tests haben gezeigt, dass es zu Problemen kommen kann, wenn mehr Token verarbeitet werden. Dennoch ist diese Menge für eine Vielzahl von Aufgaben ausreichend.
Deep Seek Coder eröffnet Unternehmen verschiedene Möglichkeiten in unterschiedlichen Bereichen, indem es die Arbeit von Entwicklern erleichtert und die Codequalität verbessert. Dieses Modell ist unter Latenode kostenlos und ohne APIs erhältlich, ebenso wie alle Aktionsknoten, Auslöser und Integrationen. Allerdings gibt es einen Haken. Der Dienst bietet eine Basiskontoversion an, die du nach der Registrierung erhältst. Sie bietet 300 Workflow-Aktivierungen. Um mehr zu bekommen, kaufe eines von drei Abonnements: Starter ($17), Grow ($47) und Prime ($247).
Jedes bietet mehr Guthaben (bis zu 150.000), mehr gleichzeitige Szenarien, verbundene Konten und parallele Aktivierungen (bis zu unbegrenzt), eine erweiterte Ausführungshistorie und mehr. Ziehe diese Abonnements in Betracht, wenn du an erweiterten Automatisierungsmöglichkeiten mit Latenode interessiert bist. Als Unternehmen kannst du dich auch an das Vertriebsteam um spezielle Abonnement-Konditionen zu erhalten.
Latenode hat einen aktiv wachsenden Discord-Server, auf dem über 700 Low-Code-Enthusiasten über ihre Skripte diskutieren, Tipps austauschen und Fehler melden. Vor kurzem fand dort der erste Community Hangout statt, bei dem die Teilnehmer die Gelegenheit hatten, mit dem Chief Marketing Officer von Latenode zu sprechen. Du wirst also bestimmt etwas Nützliches finden, wenn du der Community beitritt!
Egal, ob du ein Freiberufler bist, der seinen Workflow automatisieren muss, um die Dinge zu beschleunigen, oder ein großes Team, das die Kommunikation zwischen seinen Abteilungen und Tausenden von Kunden sicherstellen muss, Latenode kann dir mit der besten Lösung helfen - zum Beispiel mit vollständig anpassbaren Skripten mit KI-Modellen wie Deep Seek Coder, Falcon 7B oder Integrationen mit sozialen Netzwerken, Projektmanagementdiensten oder neuronalen Netzwerken.
DeepSeek Coder ist ein KI-gestütztes Tool, das Code generiert, optimiert und debuggt. Es unterstützt über 80 Programmiersprachen und hilft dabei, den Programmierprozess zu optimieren, indem es Textabfragen interpretiert und entsprechende Codeschnipsel erzeugt.
DeepSeek Coder wurde von DeepSeek AI entwickelt, einem Unternehmen, das sich auf fortschrittliche KI-Lösungen für Codierung und natürliche Sprachverarbeitung spezialisiert hat.
Deep Seek Coder lässt sich als Knotenpunkt in die Workflow-Automatisierungsplattform Latenode integrieren. Die Nutzer können diesen Knoten per Drag & Drop in ihre Workflows ziehen, um Codierungsaufgaben wie das Generieren oder Debuggen von Code auf der Grundlage von festgelegten Auslösern und Aktionen zu automatisieren.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören Codegenerierung, -optimierung und -debugging, Unterstützung für über 80 Programmiersprachen und die Möglichkeit, Abfragen in natürlicher Sprache zu verarbeiten. Außerdem nutzt es fortschrittliche neuronale Netze und Architekturen wie Transformer und Mixture-of-Experts.
Deep Seek Coder verwendet einen Deduplizierungsprozess, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu gewährleisten. Dabei werden überflüssige Codeschnipsel entfernt und der Fokus auf relevante Daten gelegt. Dies verbessert die Leistung des Modells und seine Fähigkeit, verschiedene Codierungsaufgaben effektiv zu bewältigen.
