【AI编辑器】Cursor与DeepSeek模型的集成：提升开发效率的新选择

一、为什么选择DeepSeek模型

1.1 模型参数与训练

1.2 技术创新

1、FP8格式介绍

2、FP8混合精度训练的优势

3、FP8混合精度训练的技术要点

4、FP8混合精度训练的应用与挑战

1.3 性能表现

1.4 应用与部署

1.5 争议与前景

二、注册DeepSeek账号并获取API Key

三、配置Cursor使用DeepSeek模型

四、测试DeepSeek模型的使用

五、总结

参考资料

在编程和代码开发过程中，AI代码编辑器Cursor以其强大的辅助功能和便利性，受到了众多开发者的青睐。然而，Cursor的PRO版本才能享受全部功能，这对不少开发者来说是一笔不小的开销。幸运的是，Cursor支持使用其他大模型的API，比如国内优秀的DeepSeek模型，这为开发者提供了一种更具经济性和灵活性的选择。本文将详细介绍如何将Cursor的模型替换为DeepSeek模型，从而提升开发效率。

一、为什么选择DeepSeek模型

Cursor虽然提供14天的免费试用期，但之后可能会限制速度。这对于需要频繁使用代码编辑器的开发者来说，显然是不够的。而DeepSeek模型不仅使用成本低廉，而且准确度非常高，性价比极高。

DeepSeek-V3是一款拥有6710亿总参数的混合专家语言模型，通过多项创新技术，显著提升了模型的性能与效率。其支持多令牌预测和FP8训练，降低了内存消耗和训练成本，同时保持了数值稳定性。DeepSeek模型在数学、编程和多语言任务中表现卓越，非常适合用于代码生成和编程辅助。

DeepSeek V3是一款强大的混合专家（MoE）语言模型，以下是对其的详细介绍：

1.1 模型参数与训练

参数量：DeepSeek V3拥有6710亿（671B）参数，在推理过程中激活约370亿参数。
训练数据：在14.8万亿个token上进行了预训练。
训练效率：其训练过程高效，总训练成本为278.8万H800GPU小时，训练成本为557.6万美元（约合4070万人民币）。相比之下，Llama 3 405B的训练时长是3080万GPU小时，训练一个7B的Llama 2也要花费76万美元（约合555万人民币）。DeepSeek V3的训练消耗的算力仅为Llama 3 405B的1/11，让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。

1.2 技术创新

基础架构：DeepSeek V3的基础架构仍在Transformer架构内，同时采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMOE（DeepSeek混合专家）机制，以实现更高效推理和更具经济性价比的训练。
新策略引入：DeepSeek V3创新性地引入了无辅助损失的负载均衡策略（auxiliary-loss-free load balancing strategy）和多token预测策略（MTP），对模型训练过程进行了优化。
后训练优化：结合了监督微调（SFT）和强化学习（RL），使模型可以更好地与人类偏好对齐，增强泛化能力，并更好地处理未见过的数据和任务。
FP8混合精度训练：DeepSeek V3首次在超大规模模型上验证了FP8训练的可行性和有效性。

1、FP8格式介绍

FP8混合精度训练是一种在深度学习模型训练过程中使用FP8（8位浮点数）格式进行部分或全部计算的技术。以下是对FP8混合精度训练的详细解释：

E4M3：包含4个指数位和3个尾数位，这种格式提供了更高的精度，适合用于前向传播（Forward）计算。
E5M2：包含5个指数位和2个尾数位，这种格式提供了更广的动态范围，更适合用于反向传播（Backward）计算。

2、FP8混合精度训练的优势

减少内存占用：FP8格式显著减少了内存占用，使得在有限的硬件资源下能够处理更大的模型或更大的批量大小。
提升计算性能：由于内存占用减少，FP8混合精度训练允许更多的数据并行处理，从而提高了计算速度。
降低训练成本：通过减少内存使用和计算时间，FP8混合精度训练有助于降低整体训练成本。

3、FP8混合精度训练的技术要点

基于块的累加技术：为了减小低精度数之间相加的累积误差，FP8混合精度训练通常采用基于块的累加技术。这种方法将一个很长的点乘结果进行分块累加，从而缩小了累加误差。
随机舍入技术：在某些情况下，FP8混合精度训练会采用随机舍入技术代替传统的四舍五入，以降低舍入误差。
混合使用不同精度格式：在实际应用中，FP8混合精度训练通常会与其他精度格式（如FP16或FP32）结合使用。例如，在关键操作（如权重更新）中仍使用较高精度的FP32以确保数值稳定性，而在其他操作中则使用FP8以提高计算效率。
指数偏移和自动精度缩放：为了解决FP8表示数的范围有限的问题，通常会设置指数偏移以扩展表示范围，并采用自动精度缩放技术对不同层的网络采用不同的缩放因子，以减少上溢和下溢现象。

4、FP8混合精度训练的应用与挑战

应用：FP8混合精度训练已广泛应用于各种深度学习模型的训练中，包括图像识别、自然语言处理、语音识别和目标检测等领域。通过减少内存占用和提升计算性能，它有助于加速模型训练过程并降低训练成本。
挑战：尽管FP8混合精度训练具有诸多优势，但也面临一些挑战。例如，由于精度降低，可能会导致模型收敛速度变慢或收敛到较差的局部最优解。此外，FP8混合精度训练的实现也相对复杂，需要仔细设计和调试算法以确保其稳定性和准确性。

综上所述，FP8混合精度训练是一种有效的深度学习模型训练技术，它通过减少内存占用和提升计算性能来降低训练成本并加速训练过程。然而，在实际应用中需要注意其可能带来的挑战，并采取相应的措施以确保模型的稳定性和准确性。

1.3 性能表现

基准测试：DeepSeek V3在多项基准测试中表现优异，性能比肩世界顶级模型，如GPT-4o-0513和Claude-3.5-Sonnet-1022。
具体评分：使用LiveBench基准进行的全面性能评估显示，Deepseek V3的全球平均得分为60.4。在“指令遵循”方面获得80.9分；数学获得60.0分；编程获得63.4分，其表现优于包括GPT-4o-2024-05-13、o1-mini等专有模型在内的绝大多数开闭源模型。但在逻辑推理方面得分仅为50.0分，表明该模型在需要批判性思维和解决问题的任务中面临挑战。

1.4 应用与部署

API服务：DeepSeek V3提供了API服务，定价合理，性能/价格比最优。每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元。此外，DeepSeek还提供了一个45天的优惠价格体验期。
本地部署：支持在多种硬件和开源社区软件上进行本地部署，包括SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM等框架。但全精度推理需要1.5TB内存，对硬件要求较高。

1.5 争议与前景

争议：尽管DeepSeek V3的技术参数和成本数据看似令人信服，但其可验证性引发了广泛质疑。例如，训练成本的合理性、MoE架构实现的技术难题等。此外，部分开源社区成员对其指令遵循高分提出质疑。
前景：随着更多的第三方评测和同行评议的出现，DeepSeek V3的准确评估将会逐渐明确。其开源性质和较低的使用成本可能会吸引更多用户，推动开源大模型技术的持续演进。

综上所述，DeepSeek V3是一款具有强大性能和创新技术的混合专家语言模型，其应用前景广阔，但也面临着一些争议和挑战。

二、注册DeepSeek账号并获取API Key

要使用DeepSeek模型，首先需要注册一个DeepSeek账号。注册地址为DeepSeek官网。新用户注册后会获得500万tokens的免费额度，可以免费使用一段时间。

注册完成后，登录DeepSeek开放平台，点击左侧的“API Keys”菜单，然后创建API Key。输入名称后，点击“创建API Key”按钮，复制生成的API Key。

三、配置Cursor使用DeepSeek模型

打开Cursor设置：
- 在Cursor界面，点击右上角的齿轮图标或依次点击“文件”->“首选项”->“Cursor Settings”进入设置界面。
添加DeepSeek模型：
- 在设置界面中，选择“Models”菜单，点击“Add Model”按钮。
- 在输入框中输入模型名称“deepseek-coder”和“deepseek-chat”（可选），注意模型名称不能输入错误。
- 添加好模型后，确保其处于激活状态。
配置API Key和Base URL：
- 在设置界面中，找到“OpenAI API Key”配置项。
- 在第一个输入框中，输入刚刚复制的DeepSeek API Key。
- 在第二个输入框中，输入DeepSeek的Base URL：https://api.deepseek.com
- 输入完成后，点击“Save”按钮，然后点击“Verify”按钮验证配置是否正确。

四、测试DeepSeek模型的使用

配置完成后，可以开始测试DeepSeek模型在Cursor中的使用情况。

生成代码：
- 返回到代码编辑界面，创建一个新的文件（例如snake.c）。
- 点击设置左边的按钮，打开AI对话栏。
- 输入描述信息，例如“生成一个贪吃蛇游戏”，然后点击“生成”按钮。
- Cursor将自动调用DeepSeek模型，生成对应的代码。
- The model deepseek-coder does not work with your current plan or api key 提示不支持composer
  - 自定义模型的限制：Cursor 虽然支持自定义模型，相比于官方的模型，自定义模型有一些限制，比如无法使用 Composer，比如 ⌘ K 补全功能就无法使用。迫于贫穷，只能将就一下了。
查看回复情况：
- 根据生成的代码，检查其是否符合预期。
- 如果有任何问题，可以返回AI对话栏，继续输入修改建议或新的描述信息，生成更优化的代码。