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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
7 de agosto de 2024
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DeepSeekCoder es un modelo de IA de vanguardia diseñado para abordar los retos a los que se enfrentan los programadores debido a sus limitados conocimientos, tiempo y experiencia. Utilizando redes neuronales avanzadas, esta IA puede procesar tus consultas de texto y generar código de diversa complejidad en más de 80 lenguajes de programación, depurar el código existente o explicarlo.
Esta guía ofrece información sobre el uso eficaz del Codificador de Búsqueda Profunda en escenarios prácticos de Latenode . Aprenderás a maximizar sus capacidades en aplicaciones del mundo real, a descubrir sus características ocultas y a comprender los mecanismos subyacentes que lo hacen tan potente. Permanece atento para explorar cómo este modelo de IA puede cambiar tu flujo de trabajo de codificación y aumentar la productividad.
Puntos clave: DeepSeek Coder es un potente modelo de IA desarrollado por DeepSeek AI, diseñado para ayudar a los programadores generando, depurando y optimizando código en más de 80 lenguajes. Aprovechando redes neuronales avanzadas, procesa consultas de texto para producir código, explicar o corregir código existente. Integrado en Latenode, mejora los flujos de trabajo mediante la automatización, haciendo la codificación más eficiente y accesible. Esta guía explora sus características, arquitectura y aplicaciones prácticas en escenarios reales, demostrando cómo puede aumentar significativamente la productividad y agilizar los procesos de desarrollo.
Desarrollado por DeepSeek AI, Coder te permite escribir fragmentos de código en diferentes lenguajes de programación. Está diseñado para tomar tus consultas de texto y generar el resultado final basándose en ellas. Además, esta herramienta puede analizar el código existente, explicarlo, modificarlo o corregir errores. La versión más grande, DeepSeek Coder V2, tiene 236.000 millones de parámetros, que son las unidades numéricas que utilizan todos los modelos para funcionar.
En pocas palabras, cuantos más parámetros haya, más información podrá procesar el modelo, lo que dará lugar a respuestas mejores y más detalladas. Deep Seek Coder se entrenó utilizando amplios conjuntos de datos, incluidos texto y código reales de repositorios como GitHub, fragmentos de foros y sitios web de software, y fuentes adicionales como pruebas de código.
Con esta completa formación, DeepSeek Coder ha aprendido a utilizar miles de millones de tokens encontrados en Internet. Cada token representa una palabra, comando o símbolo en código o lenguaje natural. Gracias a ello, puede escribir fragmentos, distinguir entre comandos que funcionan y los que no, comprender su funcionalidad, depurarlos y mucho más. De todos los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento, el 13% consistía en lenguaje natural y el 87% en código, abarcando 80 lenguajes de programación diferentes.
Estos casos de uso ponen de relieve las potentes aplicaciones de DeepSeek Coder para mejorar la eficacia y la toma de decisiones en diversos sectores.
Predecir los precios de las acciones, analizar las tendencias del mercado y automatizar los informes financieros.
Analizar los datos de los pacientes para realizar diagnósticos predictivos y automatizar la generación de informes médicos.
Personalizar las recomendaciones de productos, analizar el comportamiento de los clientes y gestionar el inventario.
Analizar el rendimiento de las campañas, generar modelos de segmentación de clientes y automatizar la creación de contenidos.
Prever la demanda, optimizar la logística y el transporte, y gestionar los niveles de inventario.
Automatizar la selección de currículos, analizar el rendimiento de los empleados y predecir las necesidades de personal.
Deep seek coder puede generar código de diversa complejidad, lo que significa que puedes utilizarlo en una amplia gama de sectores, desde la educación a la investigación científica, el comercio, etc.
El marco de sus mecanismos operativos es su arquitectura. Este modelo incorpora varios componentes de las arquitecturas Transformador y Mezcla a Experto , incluidos los mecanismos de atención y las estrategias de deduplicación de datos para optimizar el rendimiento y la eficacia. En la sección siguiente se explica esta parte del funcionamiento del Codificador de Búsqueda Profunda.
Esta herramienta de IA adopta un enfoque híbrido para utilizar los puntos fuertes de cada arquitectura de sus dos marcos. Utiliza mecanismos de atención y compuerta, diferentes capas, herramientas de deduplicación, etc. Aquí tienes una visión detallada de estos componentes y de cómo contribuyen al rendimiento general de DeepSeek Coder:
Aprovechando el mecanismo de autoatención de la arquitectura Transformer, el modelo puede sopesar la importancia de los distintos tokens en una secuencia de entrada, capturando dependencias complejas dentro del código. Esto es importante para que el modelo analice el orden de las palabras y sus relaciones en tu entrada y código, comprendiendo el contexto general.
Integrado en la arquitectura del ME, el mecanismo de compuerta activa expertos específicos para cada entrada. Estos submodelos residen en las capas expertas del modelo y se especializan en distintos aspectos de la generación y comprensión del código. Para cada entrada, sólo se activan los expertos relevantes, lo que garantiza un uso eficiente de los recursos computacionales. Este enfoque permite a Deep Seek Coder manejar conjuntos de datos y tareas complejas sin sobrecarga.
Estas redes permiten al modelo procesar cada token, o parte del código, por separado. Esto ayuda al modelo a comprender patrones complejos dentro de los fragmentos. La normalización de las capas garantiza que el proceso de entrenamiento permanezca estable, manteniendo los valores de los parámetros dentro de un rango razonable, evitando que sean demasiado grandes o demasiado pequeños.
DeepSeek Coder garantiza datos de entrenamiento de alta calidad mediante la deduplicación cuando envías tu código. Este proceso elimina los fragmentos redundantes, centrándose en los más relevantes y manteniendo la integridad estructural de tu base de código. Al evitar que el modelo se ajuste en exceso a los datos repetitivos, mejora el rendimiento en tareas de codificación nuevas y diversas.
Deep Seek Coder utiliza muchas otras herramientas de ambas arquitecturas. Por ejemplo, incorpora la codificación posicional de la arquitectura Transformer para preservar el orden de las secuencias de entrada y las conexiones residuales para ayudar al flujo de gradiente durante el entrenamiento. Del marco MoE, toma el equilibrio de carga para distribuir las tareas entre los expertos y el top-k gating para seleccionar a los expertos más relevantes.
Estos componentes mejoran la capacidad del modelo para generar, optimizar y comprender código complejo. En particular, el codificador DeepSeek Coder está disponible en la biblioteca de nodos Latenode como bloque de integración, junto con numerosos modelos de IA para reconocimiento de imágenes, generación de texto, interacción con audio, etc. Consulta el siguiente segmento para saber más sobre Latenode.
Latenode es una plataforma innovadora para automatizar procesos empresariales. Creado como alternativa a Make y Zapier, este servicio te permite crear flujos de trabajo utilizando bloques de acción, activadores e integraciones sin código con aplicaciones de terceros y modelos de IA como Deep Seek Coder.
Su enfoque se basa en los principios de arrastrar y soltar, lo que significa que puedes ver y modificar tu flujo de trabajo a través de una interfaz intuitiva. Estos bloques representan diversas funciones, como el procesamiento de datos, la integración de API y la gestión de condiciones. Las integraciones directas incluyen aplicaciones como Google Sheets, Airtable, GMail, Notion y docenas más.
Los usuarios pueden conectar estos bloques para formar flujos de trabajo que realicen tareas complejas, desde automatizar las comunicaciones de los servicios de correo electrónico o chat hasta mejorar los procesos empresariales con DeepSeek Ccder y otros modelos o construir una aplicación completamente nueva dentro del flujo. Este enfoque acelera el proceso de desarrollo y lo hace accesible a personas con poca experiencia en programación.
Latenode también admite la integración con aplicaciones que no figuran en su base de datos. Puedes insertar tu código en el nodo Javascript, o pedir al asistente JS AI que lo escriba, explique, modifique y depure. Sólo tienes que darle una indicación, y la IA generará un fragmento de código listo para usar en unos instantes. Con todas estas funciones, Latenode cambia las reglas del juego.
Volvamos a DeepSeek Coder. Como ya se ha mencionado, tiene un nodo de integración que puedes utilizar en un escenario junto con nodos para otros modelos de IA. Mira a continuación un ejemplo de cómo funciona.
Este flujo de trabajo automatizado resuelve problemas matemáticos utilizando el nodo DeepSeek Coder y convierte los resultados en un Google Doc fácil de leer. Puede manejar tanto problemas sencillos a nivel escolar como retos estudiantiles más complejos. Uno de los bloques de este flujo de trabajo requiere pago, pero puedes cambiarlo fácilmente.
Aquí tienes una guía paso a paso sobre cómo funciona:
Latenode ofrece varios nodos desencadenantes, incluidos nodos de programación, webhooks y acciones en aplicaciones de terceros, como añadir una fila en una hoja de cálculo de Google. Para encontrar el bloque de este flujo de trabajo, ve a Disparadores ➨ Utilidades básicas y selecciona Disparador en Ejecutar una vez.
Este modelo de IA tiene varias versiones en la colección Latenode , algunas con historial de diálogos y otras sin él. Puedes encontrarlo buscando en Acciones ➨ IA: Generación de texto ➨ DeepSeek Coder 6.7B Base AWQ Prompt (Vista previa). Esta carpeta también contiene potentes modelos de generación de texto y codificación, disponibles gratuitamente.
Verás dos campos: Pregunta del usuario y Fichas máximas. En la Pregunta del Usuario es donde escribes tu pregunta para el codificador. Puedes pedirle que genere cualquier código, y obtendrás una respuesta poco después de que se inicie el nodo. En este flujo de trabajo, el especialista Latenode pidió al nodo que resolviera esta tarea:
Escribe un código que resuelva este problema matemático: Si recibo un sueldo de 1000 euros. Cada mes pondré el 10% del mismo en una hucha. ¿Cuánto aumentarán mis ahorros después de 10 meses? Calcula esto y mis ahorros totales. Después de completar esta tarea, crea variables para que pueda añadirlas a la pregunta de texto para que la IA genere texto".
El segundo campo determina la longitud del código en tokens. Por defecto es 256, pero en este caso es 512. Latenode recomienda no aumentar más este límite. Cuando hayas terminado, haz clic en Ejecutar una vez para que aparezcan los resultados.
Este nodo se integra con el modelo de IA Claude 3 y se encarga de crear una representación clara del código generado por DeepSeek Coder en forma de texto. Analiza el código utilizando la variable de respuesta de la ventana de salida del codificador. Para encontrar este nodo, ve a la carpeta Acciones ➨ AI ChatGPT Alternativas ➨ AI Claude Antrópico 3. Este nodo requiere pago, pero puedes sustituirlo por cualquier otro modelo de integración AI de generación de texto.
Cuando abras los ajustes, verás una ventana amarilla con los detalles de pago para acceder a este modelo de IA. Debajo, hay varios campos, algunos similares a los de DeepSeek Coder y otros nuevos. Primero, selecciona el modelo Claude 3(en este caso, Opus). Hay campos que debes dejar en blanco: Historia del diálogo, Imagen, Tipo de medio y Generación de paradas.
Rellena los siguientes campos: Pregunta del usuario, Pregunta del sistema, Fichas máximas y Temperatura.
Guarda la configuración, ejecuta una prueba para generar las variables necesarias y pasa al siguiente nodo.
Este nodo crea automáticamente un nuevo documento con el texto generado por Claude. Para encontrarlo, escribe Aplicaciones/Acciones - Google docs - Crear nuevo documento a partir del texto. Abre la configuración del nodo, da acceso a tu cuenta de Google, elige un título e inserta el texto. En este caso, el texto será la variable que contiene el texto generado.
Aquí tienes los detalles de su funcionamiento. Una vez que pulsas el botón morado de la parte inferior de la pantalla, el escenario empieza a rodar y da una señal a Deep Seek Coder para que genere el código que resuelva la tarea que le has encomendado. A continuación, pasa a generar una representación textual del código basada en el análisis y la generación del modelo Claude 3. Cuando termina, el script crea un nuevo documento de Google con tu texto. Estas capturas de pantalla muestran los resultados:
Aunque este sencillo script sólo muestra cómo funciona el modelo en la práctica, puedes crear tus flujos de trabajo con este nodo para automatizar aún más tu rutina. En particular, Latenode desaconseja establecer el límite máximo de tokens en DeepSeek Coder por encima de 512. Las pruebas han indicado que puede tener problemas al manejar más tokens. No obstante, esta cantidad es suficiente para una amplia gama de tareas.
Deep Seek Coder abre varias oportunidades para las empresas en distintos ámbitos, facilitando el trabajo de los desarrolladores y mejorando la calidad del código. Este modelo está disponible en Latenode de forma gratuita y sin API, al igual que todos los nodos de acción, activadores e integraciones. Sin embargo, hay una trampa. El servicio ofrece una versión de cuenta básica que obtienes tras registrarte. Proporciona 300 activaciones de flujos de trabajo. Para obtener más, compra en una de las tres suscripciones: Starter (17 $), Grow (47 $) y Prime (247 $).
Cada una ofrece más créditos (hasta 150.000), más escenarios concurrentes, cuentas conectadas y activaciones paralelas (hasta ilimitadas), historial de ejecución ampliado y mucho más. Considera estas suscripciones si te interesan las capacidades avanzadas de automatización con Latenode. Si eres una empresa, también puedes ponerte en contacto con el equipo de ventas para obtener condiciones especiales de suscripción.
Latenode tiene un servidor Discord en activo crecimiento donde más de 700 entusiastas del low-code participan en discusiones sobre sus scripts, comparten consejos e informan de errores. Recientemente se celebró allí el primer hangout de la comunidad, en el que los participantes tuvieron la oportunidad de hablar con el Director de Marketing de Latenode. Así que seguro que encuentras algo útil cuando te unas a la comunidad¡!
Tanto si eres un autónomo que necesita automatizar su flujo de trabajo para agilizar las cosas, como si eres un equipo grande con la tarea de comunicarse entre sus departamentos y miles de clientes, Latenode puede ayudarte con la mejor solución: por ejemplo, scripts totalmente personalizables con modelos de IA como Deep Seek Coder, Falcon 7B, o integraciones con redes sociales, servicios de gestión de proyectos o redes neuronales.
DeepSeek Coder es una herramienta basada en IA que genera, optimiza y depura código. Es compatible con más de 80 lenguajes de programación y ayuda a agilizar el proceso de codificación interpretando consultas de texto y produciendo los fragmentos de código correspondientes.
DeepSeek Coder ha sido desarrollado por DeepSeek AI, una empresa especializada en soluciones avanzadas de IA para codificación y procesamiento del lenguaje natural.
Deep Seek Coder se integra en Latenode como un nodo dentro de su plataforma de automatización de flujos de trabajo. Los usuarios pueden arrastrar y soltar este nodo en sus flujos de trabajo para automatizar tareas de codificación, como generar o depurar código, basándose en desencadenantes y acciones especificados.
Entre sus principales características están la generación, optimización y depuración de código, la compatibilidad con más de 80 lenguajes de programación y la capacidad de procesar consultas en lenguaje natural. También utiliza redes neuronales avanzadas y arquitecturas como Transformer y Mixture-of-Experts.
Deep Seek Coder emplea un proceso de deduplicación para garantizar datos de entrenamiento de alta calidad, eliminando fragmentos de código redundantes y centrándose en los datos relevantes. Esto mejora el rendimiento del modelo y su capacidad para manejar diversas tareas de codificación con eficacia.
