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人工智能开发者工具软件研发

DeepSeek Coder|代码模型工作台

DeepSeek Coder 是面向代码补全、代码填空与项目级代码理解的开源模型系列。

本项目提供中文本地预览工作台,集中展示代码补全、填空、公开基准、模型规格与部署边界;页面使用固定演示数据,不连接真实模型服务。

真实界面

项目截图

共 6 张

总览
代码补全工作台
代码填空工作台
能力评测
模型与部署
项目指南

Capabilities

核心功能

代码补全工作台
代码填空工作台
项目级代码上下文展示
HumanEval/MBPP/DS-1000 基准导航
1B—33B 模型规格说明
中文本地预览与许可证披露

适用场景

研究代码模型的补全与填空交互
培训开发者理解模型部署边界
在配置真实权重前预览产品流程与信息架构

适合谁

需要研究代码大模型、搭建本地推理流程或进行开发者教育的技术团队与个人开发者。

商业化思路

开源源码交付与技术研究收录;完整模型推理需要使用者自行准备硬件、权重、依赖与合规配置。

你会拿到什么

  • 固定 source commit 的完整源码与原始许可证文件
  • 中文静态本地预览、演示说明与 6 张运行截图

部署流程

  1. 1运行 python3 /Users/muqing/LocalProjects/Codex/commercial-validation/runtime/fixed-static-spa-server.py --root demo/web --port 18060 预览中文页面
  2. 2真实模型运行按 README 安装 PyTorch/Transformers、下载权重并配置 GPU,之后再独立完成许可证与安全审查

真实验证结果

已通过固定静态服务构建、HTTP smoke、6 个中文功能页、按钮交互、无登录壳、无坏图和无横向溢出质量门。

部署前须知

中文预览不加载模型权重、不连接 Hugging Face/GPU/外部 API;原始 demo 只在 CUDA 环境中进行真实推理;公开基准为上游资料导航,不是本地重新评测。

部署难度

较高

最低配置

中文预览只需 Python 3 与静态文件服务;真实 demo 需要 Python、PyTorch、Transformers、模型权重和可用 GPU。

开源许可证

代码 MIT License;模型 DEEPSEEK LICENSE AGREEMENT

最后验证

2026-09-06

技术栈

PythonGradioPyTorchTransformersHTML/CSS/JavaScript

授权说明

交付包保留 LICENSE-CODE、LICENSE-MODEL、版权与署名信息,并披露中文预览修改。模型使用、远程服务、再分发及用途限制必须按原始 DeepSeek License 单独复核;本收录仅作社群学习、研究和技术验证,不承诺商业授权。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-b7ba565956fe 当前推荐

在固定上游 commit 基础上新增中文静态本地预览、演示数据披露、许可证说明与确定性运行证据。

部署要求:中文预览只需 Python 3 静态服务;真实 6.7B/33B 模型推理需要 GPU、模型权重与原始依赖。

已知问题:本地预览不会调用外部 AI 服务,固定响应不代表真实模型输出;模型使用与分发必须遵守 LICENSE-MODEL。

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