This is the Windows app named DeepSeek Coder whose latest release can be downloaded as DeepSeek-Codersourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named DeepSeek Coder with OnWorks for free.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Codeur DeepSeek
DESCRIPTION
DeepSeek-Coder is a series of code-specialized language models designed to generate, complete, and infill code (and mixed code + natural language) with high fluency in both English and Chinese. The models are trained from scratch on a massive corpus (~2 trillion tokens), of which about 87% is code and 13% is natural language. This dataset covers project-level code structure (not just line-by-line snippets), using a large context window (e.g. 16K) and a secondary fill-in-the-blank objective to encourage better contextual completions and infilling. Multiple sizes of the model are offered (e.g. 1B, 5.7B, 6.7B, 33B) so users can trade off inference cost vs capability. The repo provides model weights, documentation on training setup, evaluation results on common benchmarks (HumanEval, MultiPL-E, APPS, etc.), and inference tools.
Caractéristiques
- Multiple model sizes (1 B, 5.7 B, 6.7 B, 33 B) to suit different compute & use cases
- Trained from scratch on ~2 trillion tokens, with 87% code and 13% natural language
- Project-level context window (16K) and fill-in-the-blank objective for better infilling
- Strong performance on code benchmarks (HumanEval, MultiPL-E, APPS, etc.)
- Permissive license with “responsible downstream use” clause
- Inference tooling and evaluation scripts for code generation and benchmarking
Langage de programmation
Python
Catégories
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/deepseek-coder.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
