MLNLP
社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。
社区的愿景
是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。
DeepSeek 是一家专注于人工智能技术研发的公司，致力于开发高性能、低成本的 AI 模型。DeepSeek-V3 是 DeepSeek 公司推出的最新一代 AI 模型。其前身是 DeepSeek-V2.5，经过持续的优化和升级，V3 版本在性能、速度和成本方面都取得了显著提升。DeepSeek-V3 的发布表明，国产 AI 模型在技术层面已经具备与国际顶尖模型（例如 GPT-4o）竞争的实力。
接下来，我们把DeepSeek接入到PyCharm中，并利用其能力辅助我们进行代码开发。
效果演示
首先来看一下效果。
我们可以直接选中代码，并对代码段进行解释
我们也可以通过选中代码，对代码进行修改
创建API key
首先进入DeepSeek官网，官网链接如下
https://www.deepseek.com/
点击API开放平台：
点击左侧“API Keys”，点击创建API key，输出名称为“AI代码提示”，也可以使用其它自定义的名称
点击“创建"，一定要记录此处的API key，可以先将API key复制在其它地方。
在PyCharm中下载Continue插件
打开PyCharm，打开文件->设置->插件，搜索“Continue”，点击安装。
等待插件安装完毕后，点击“应用”，插件安装成功。
配置Continue
插件安装成功后，在右侧的标签栏中，会显示一个Continue的标签，我们点击即可进入，随后点击设置按键，如下图。
点击后，文本编辑区将会弹出配置文件。
我们对配置文件进行修改，将内容替换为下面的内容：
{ "completionOptions": { "BaseCompletionOptions": { "temperature": 0.0, "maxTokens": 256 } }, "models": [ { "title": "DeepSeek", "model": "deepseek-chat", "contextLength": 128000, "apiKey": "REDACTED", "provider": "deepseek", "apiBase": "https://api.deepseek.com/beta" } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "DeepSeek Coder", "model": "deepseek-coder", "apiKey": "REDACTED", "provider": "deepseek", "apiBase": "https://api.deepseek.com/beta" }, "customCommands": [ { "name": "test", "prompt": "{ { { input }}}\n\nWrite a comprehensive set of unit tests for the selected code. It should setup, run tests that check for correctness including important edge cases, and teardown. Ensure that the tests are complete and sophisticated. Give the tests just as chat output, don't edit any file.", "description": "Write unit tests for highlighted code" } ], "contextProviders": [ { "name": "diff", "params": {} }, { "name": "folder", "params": {} }, { "name": "codebase", "params": {} } ], "slashCommands": [ { "name": "share", "description": "Export the current chat session to markdown" }, { "name": "commit", "description": "Generate a git commit message" } ]}
修改时将会弹出提示，点击确定。
随后，我们将两处apiKey替换为先前保存的API key。
