【开源实习】技术公开课内容测试任务14

examples/deepseek1.3b_code_generation/README.md

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+# DeepSeek Coder 代码生成教程与示例
+
+本目录包含使用 DeepSeek Coder 模型进行代码生成的教程和示例。DeepSeek Coder 是一个强大的代码生成模型，专为编程领域优化，能够根据自然语言描述生成高质量的代码。
+
+## 内容
+
+- `deepseek_coder_tutorial.ipynb`: Jupyter Notebook 教程，展示如何使用 DeepSeek Coder 模型进行各种代码生成任务
+- `deepseek_coder_code_generation.py`: 命令行工具，用于生成代码
+- `deepseek_coder_finetuning.py`: 在自定义数据集上微调 DeepSeek Coder 模型的脚本
+
+## 基本用法
+
+### 安装依赖
+
+确保你已经安装了最新版本的 MindNLP：
+
+```bash
+pip install mindnlp 
+```
+
+### 使用命令行工具生成代码
+
+```bash
+python deepseek_coder_code_generation.py --prompt "实现一个快速排序算法" --max_length 500
+```
+
+参数说明：
+- `--prompt`: 用于生成代码的自然语言描述
+- `--max_length`: 生成的最大长度
+- `--temperature`: 生成温度 (默认为0.7)
+- `--top_p`: 核采样概率 (默认为0.95)
+- `--top_k`: Top-K抽样 (默认为50)
+- `--model_name_or_path`: 要使用的模型名称或路径 (默认为 "deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base")
+
+### 微调 DeepSeek Coder 模型
+
+如果你有特定领域的代码数据集，可以使用我们提供的微调脚本来自定义 DeepSeek Coder 模型：
+
+```bash
+python deepseek_coder_finetuning.py \
+    --train_file path/to/train.txt \
+    --validation_file path/to/validation.txt \
+    --output_dir ./deepseek-coder-finetuned \
+    --num_train_epochs 3 \
+    --per_device_train_batch_size 4
+```
+
+对于大型模型，建议使用 LoRA 进行参数高效微调：
+
+```bash
+python deepseek_coder_finetuning.py \
+    --train_file path/to/train.txt \
+    --output_dir ./deepseek-coder-finetuned \
+    --use_lora \
+    --lora_rank 8 \
+    --lora_alpha 16
+```
+
+## 进阶教程
+
+查看 `deepseek_coder_tutorial.ipynb` 获取更详细的教程，包括：
+
+1. 基础代码生成
+2. 高级代码生成示例
+3. 调整生成参数
+4. 提取生成的代码
+5. 实际应用案例
+
+## 数据格式
+
+对于微调，训练数据应该是文本文件，每个代码样本以 `# ---NEW SAMPLE---` 分隔。例如：
+
+```
+def fibonacci(n):
+    if n <= 1:
+        return n
+    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
+# ---NEW SAMPLE---
+def quick_sort(arr):
+    if len(arr) <= 1:
+        return arr
+    pivot = arr[len(arr) // 2]
+    left = [x for x in arr if x < pivot]
+    middle = [x for x in arr if x == pivot]
+    right = [x for x in arr if x > pivot]
+    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
+```
+
+## 注意事项
+
+- DeepSeek Coder 模型适用于生成多种编程语言的代码，但效果最好的是 Python、JavaScript、Java、C++ 等常用语言
+- 提供更详细和具体的提示通常会得到更好的代码生成结果
+- 对于复杂任务，可以尝试增大 `max_length` 参数值
+- 降低 `temperature` 参数可以获得更确定性的结果，增大可以获得更多样化的输出 

examples/deepseek1.3b_code_generation/code_assistant_bot.py

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+#!/usr/bin/env python
+# coding=utf-8
+"""
+基于 DeepSeek Coder 模型的代码助手机器人
+"""
+
+import os
+import argparse
+import re
+import time
+from rich.console import Console
+from rich.markdown import Markdown
+from rich.panel import Panel
+from rich.syntax import Syntax
+from prompt_toolkit import PromptSession
+from prompt_toolkit.history import FileHistory
+from prompt_toolkit.auto_suggest import AutoSuggestFromHistory
+from mindnlp.transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+console = Console()
+
+class CodeAssistant:
+    """代码助手类，使用 DeepSeek Coder 模型提供代码生成和解释服务"""
+
+    def __init__(self, model_name="deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base"):
+        """初始化代码助手"""
+        self.model_name = model_name
+
+        # 加载模型和分词器
+        console.print(f"正在加载 [bold]{model_name}[/bold] 模型...", style="yellow")
+        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+        console.print("模型加载完成!", style="green")
+
+        # 对话历史
+        self.conversation_history = []
+
+        # 命令列表
+        self.commands = {
+            "/help": self.show_help,
+            "/clear": self.clear_history,
+            "/save": self.save_conversation,
+            "/exit": lambda: "exit",
+            "/examples": self.show_examples
+        }
+
+    def start(self):
+        """启动交互式代码助手"""
+        console.print(Panel.fit(
+            "[bold]DeepSeek Coder 代码助手[/bold]\n\n"
+            "一个基于 DeepSeek Coder 模型的代码生成和解释工具\n"
+            "输入 [bold blue]/help[/bold blue] 查看帮助信息\n"
+            "输入 [bold blue]/exit[/bold blue] 退出程序",
+            title="欢迎使用",
+            border_style="green"
+        ))
+
+        # 创建历史记录文件
+        history_file = os.path.expanduser("~/.code_assistant_history")
+        session = PromptSession(history=FileHistory(history_file),
+                               auto_suggest=AutoSuggestFromHistory())
+
+        while True:
+            try:
+                user_input = session.prompt("\n[用户] > ")
+
+                # 处理命令
+                if user_input.strip().startswith("/"):
+                    command = user_input.strip().split()[0]
+                    if command in self.commands:
+                        result = self.commands[command]()
+                        if result == "exit":
+                            break
+                        continue
+
+                if not user_input.strip():
+                    continue
+
+                # 将用户输入添加到历史记录
+                self.conversation_history.append(f"[用户] {user_input}")
+
+                # 获取回复
+                start_time = time.time()
+                console.print("[AI 思考中...]", style="yellow")
+
+                response = self.generate_response(user_input)
+
+                # 提取代码块
+                code_blocks = self.extract_code_blocks(response)
+
+                # 格式化输出
+                console.print("\n[AI 助手]", style="bold green")
+
+                # 如果有代码块，特殊处理
+                if code_blocks:
+                    parts = re.split(r'```(?:\w+)?\n|```', response)
+                    i = 0
+                    for part in parts:
+                        if part.strip():
+                            if i % 2 == 0:  # 文本部分
+                                console.print(Markdown(part.strip()))
+                            else:  # 代码部分
+                                lang = self.detect_language(code_blocks[(i-1)//2])
+                                console.print(Syntax(code_blocks[(i-1)//2], lang, theme="monokai", 
+                                                    line_numbers=True, word_wrap=True))
+                        i += 1
+                else:
+                    # 没有代码块，直接显示为Markdown
+                    console.print(Markdown(response))
+
+                elapsed_time = time.time() - start_time
+                console.print(f"[生成用时: {elapsed_time:.2f}秒]", style="dim")
+
+                # 将回复添加到历史记录
+                self.conversation_history.append(f"[AI] {response}")
+
+            except KeyboardInterrupt:
+                console.print("\n中断操作...", style="bold red")
+                break
+            except Exception as e:
+                console.print(f"\n发生错误: {str(e)}", style="bold red")
+
+    def generate_response(self, prompt, max_length=1000, temperature=0.7):
+        """生成回复"""
+        # 处理提示
+        if "代码" in prompt or "函数" in prompt or "实现" in prompt or "编写" in prompt:
+            # 检测是否已经包含了代码格式声明
+            if not "```" in prompt:
+                prompt = f"```python\n# {prompt}\n"
+
+        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="ms")
+
+        # 生成回复
+        generated_ids = self.model.generate(
+            inputs.input_ids,
+            max_length=max_length,
+            do_sample=True,
+            temperature=temperature,
+            top_p=0.95,
+            top_k=50,
+        )
+
+        response = self.tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
+
+        # 清理响应，如果有的话
+        if prompt in response:
+            response = response.replace(prompt, "", 1).strip()
+
+        return response
+
+    def extract_code_blocks(self, text):
+        """从文本中提取代码块"""
+        pattern = r'```(?:\w+)?\n(.*?)```'
+        matches = re.findall(pattern, text, re.DOTALL)
+        return matches
+
+    def detect_language(self, code):
+        """简单检测代码语言"""
+        if "def " in code and ":" in code:
+            return "python"
+        elif "{" in code and "}" in code and ";" in code:
+            if "public class" in code or "private" in code:
+                return "java"
+            elif "function" in code or "var" in code or "let" in code or "const" in code:
+                return "javascript"
+            else:
+                return "cpp"
+        elif "<" in code and ">" in code and ("</" in code or "/>" in code):
+            return "html"
+        else:
+            return "text"
+
+    def show_help(self):
+        """显示帮助信息"""
+        help_text = """
+        # 可用命令:
+
+        - `/help` - 显示此帮助信息
+        - `/clear` - 清除当前对话历史
+        - `/save` - 保存当前对话到文件
+        - `/examples` - 显示示例提示
+        - `/exit` - 退出程序
+
+        # 使用技巧:
+
+        1. 提供详细的需求描述以获得更好的代码生成效果
+        2. 如果生成的代码不满意，可以要求修改或优化
+        3. 可以请求解释已有代码或调试问题
+        4. 对复杂功能，建议分步骤请求实现
+        """
+        console.print(Markdown(help_text))
+
+    def clear_history(self):
+        """清除对话历史"""
+        self.conversation_history = []
+        console.print("已清除对话历史", style="green")
+
+    def save_conversation(self):
+        """保存对话到文件"""
+        if not self.conversation_history:
+            console.print("没有对话内容可保存", style="yellow")
+            return
+
+        filename = f"code_assistant_conversation_{int(time.time())}.md"
+        with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write("# DeepSeek Coder 代码助手对话记录\n\n")
+            for entry in self.conversation_history:
+                if entry.startswith("[用户]"):
+                    f.write(f"## {entry}\n\n")
+                else:
+                    f.write(f"{entry[5:]}\n\n")
+
+        console.print(f"对话已保存到 {filename}", style="green")
+
+    def show_examples(self):
+        """显示示例提示"""
+        examples = """
+        # 示例提示:
+
+        1. "实现一个Python函数，计算两个日期之间的工作日数量"
+
+        2. "编写一个简单的Flask API，具有用户注册和登录功能"
+
+        3. "创建一个二分查找算法的JavaScript实现"
+
+        4. "使用pandas分析CSV数据并生成统计报告"
+
+        5. "实现一个简单的React组件，显示待办事项列表"
+
+        6. "解释以下代码的功能: 
+           ```python
+           def mystery(arr):
+               return [x for x in arr if x == x[::-1]]
+           ```"
+
+        7. "优化下面的排序算法:
+           ```python
+           def sort(arr):
+               for i in range(len(arr)):
+                   for j in range(len(arr)):
+                       if arr[i] < arr[j]:
+                           arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
+               return arr
+           ```"
+        """
+        console.print(Markdown(examples))
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="DeepSeek Coder 代码助手")
+    parser.add_argument("--model", type=str, default="deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base",
+                        help="使用的模型名称或路径")
+    args = parser.parse_args()
+
+    # 创建并启动代码助手
+    assistant = CodeAssistant(model_name=args.model)
+    assistant.start()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()