DeepCoder-14B-Preview：擅长代码生成的的开源模型

综合介绍

DeepCoder-14B-Preview 是由 Agentica 团队开发并在 Hugging Face 平台发布的开源代码生成模型。它基于 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14B，通过分布式强化学习（RL）技术优化，能处理高达 64K token 的超长上下文。这个模型拥有 140 亿参数，在 LiveCodeBench v5 测试（2024年8月1日至2025年2月1日）中获得 60.6% 的 Pass@1 准确率，比基础模型提升了 8%，性能接近 OpenAI 的 o3-mini。它完全开源，包括模型权重、训练数据和脚本，任何人都可以免费下载使用。DeepCoder 的目标是帮助开发者高效编写复杂代码，特别适合编程竞赛和大型项目。

功能列表

• 生成长代码：支持最高 64K token 的上下文，能生成和处理超长代码。
• 高准确率输出：在 LiveCodeBench v5 中达到 60.6% Pass@1，代码质量可靠。
• 开源可用：提供模型文件、数据集和训练脚本，免费下载和自定义。
• 支持多种编程任务：适合竞赛题目解答、代码调试和项目开发。
• 长上下文推理：通过 GRPO+ 和 DAPO 技术优化，确保长代码生成能力。

使用帮助

DeepCoder-14B-Preview 是一个强大的工具，可以帮助你生成代码或处理复杂编程任务。以下是详细的安装和使用指南。

安装流程

要在本地使用 DeepCoder-14B-Preview，需要准备环境并下载模型。步骤如下：

1. 准备硬件和软件
   • 需要一台带 GPU 的电脑，推荐 NVIDIA H100 或至少 24GB 显存的显卡。
   • 安装 Python 3.10：运行 conda create -n deepcoder python=3.10 -y，然后激活环境 conda activate deepcoder。
   • 安装依赖库：运行 pip install transformers torch huggingface_hub vllm。
2. 下载模型
   • 访问官方页面：https://huggingface.co/agentica-org/DeepCoder-14B-Preview。
   • 在“Files and versions”中找到模型文件（如 model-00001-of-00012.safetensors）。
   • 使用命令下载：

     huggingface-cli download agentica-org/DeepCoder-14B-Preview --local-dir ./DeepCoder-14B
     

   • 下载后，模型文件会保存在本地 ./DeepCoder-14B 文件夹。
3. 加载模型
   • 在 Python 中加载模型：

     from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
     model_path = "./DeepCoder-14B"
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype="auto", device_map="auto")
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
     

   • 这会将模型加载到 GPU 上，准备使用。

如何使用主要功能

DeepCoder 的核心是生成代码和处理长上下文。以下是操作方法：

生成代码

1. 输入编程需求
   • 准备一个问题，比如“写一个 Python 函数，找出数组中的最大值”。
   • 将需求转为文本：

     prompt = "写一个 Python 函数，找出数组中的最大值"
     

2. 生成代码
   • 使用以下代码生成答案：

     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
     outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
     result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     print(result)
     

   • 可能的输出：

     def find_max(arr):
     if not arr:
     return None
     max_value = arr[0]
     for num in arr:
     if num > max_value:
     max_value = num
     return max_value
     

3. 优化生成
   • 如果需要更长代码，调整 max_new_tokens 为 1024 或更高。
   • 设置 max_tokens=64000 可获得最佳长上下文性能。

处理长上下文

1. 输入长代码
   • 假设你有一个长达 32K token 的代码，想让模型续写：

     long_code = "def process_data(data):\n    # 几千行代码...\n    return processed_data"
     prompt = long_code + "\n请为这个函数添加异常处理"
     

2. 生成续写
   • 输入并生成：

     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
     outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
     result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     print(result)
     

   • 输出可能是：

     def process_data(data):
     try:
     # 几千行代码...
     return processed_data
     except Exception as e:
     print(f"错误: {e}")
     return None
     

3. 验证结果
   • 检查代码是否符合需求。如果不理想，可以更明确描述需求。

特色功能操作流程

DeepCoder 的长代码生成能力是其亮点，适合竞赛和大型项目。

解决竞赛题目

1. 获取题目
   • 从 Codeforces 找一个题目，比如“给定一个数组，返回所有可能的子集”。
   • 输入题目描述：

     prompt = "给定一个数组，返回所有可能的子集。例如，输入 [1,2,3]，输出 [[],[1],[2],[3],[1,2],[1,3],[2,3],[1,2,3]]"
     

2. 生成代码
   • 运行生成命令：

     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
     outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
     result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     print(result)
     

   • 输出可能是：

     def subsets(nums):
     result = [[]]
     for num in nums:
     result += [curr + [num] for curr in result]
     return result
     

3. 测试结果
   • 在 Python 中运行代码，输入 [1,2,3]，检查输出是否正确。

调试代码

1. 输入问题代码
   • 假设有一段有 Bug 的代码：

     buggy_code = "def sum_numbers(n):\n    total = 0\n    for i in range(n)\n        total += i\n    return total"
     prompt = buggy_code + "\n这段代码有语法错误，请修复"
     

2. 生成修复版本
   • 输入并生成：

     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
     outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, top_p=0.95)
     result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
     print(result)
     

   • 输出可能是：

     def sum_numbers(n):
     total = 0
     for i in range(n):
     total += i
     return total
     

3. 验证修复
   • 检查语法是否正确，运行代码确认结果。

使用建议

• 不要添加系统提示，直接在用户提示中说明需求。
• 设置 temperature=0.6 和 top_p=0.95 以获得最佳结果。
• 将 max_tokens 设置为 64000 以发挥长上下文优势。

应用场景

1. 编程竞赛
   DeepCoder 能快速生成竞赛题目答案，适合 LiveCodeBench 或 Codeforces 的复杂任务。
2. 大型项目开发
   它可以生成长代码模块，帮助开发者完成大型项目。
3. 教育和学习
   学生可以用它生成示例代码，学习算法或调试作业。

QA

1. DeepCoder-14B-Preview 是免费的吗？
   是的，它采用 MIT 许可，完全开源，任何人都可以免费使用。
2. 需要什么硬件才能运行？
   推荐使用带 GPU 的电脑，至少 24GB 显存。如果用 CPU，速度会慢很多。
3. 它支持哪些编程语言？
   它主要擅长 Python，但也能生成 Java、C++ 等语言的代码，效果取决于提示清晰度。