免费一级毛片正在播放,91在线区啪国自产网页,亚洲国产欧美久久香综合

1?? 為什么選 DeepSeek128K？

維度	傳統 LLM	DeepSeek128K
上下文長度	4K~32K	128K
中文代碼表現	一般	SOTA（HumanEval-CN 84.6%）
價格	$0.02/1K tokens	$0.002/1K tokens
官方 Playground	無	? https://platform.deepseek.com

數據引用：2025-06《中文代碼大模型評測報告》，清華大學 & 機器之心聯合發布。

2?? 3 天落地路線總覽

2.1 時間軸

天	目標	產出物
Day 0	環境準備	API Key、Docker 鏡像
Day 1	核心功能	自動批改、對話答疑
Day 2	效果調優	Prompt 模板、RAG 知識庫
Day 3	上線觀測	Grafana 看板、灰度發布

2.2 流程圖（Mermaid）

3?? Day 0：環境準備

3.1 注冊與配額

打開 DeepSeek 官網
微信掃碼 → 實名認證 → 免費領取 100 萬 tokens
創建 Key：sk-xxxxxxxxxx（保存到 .env）

3.2 本地 Docker 一鍵啟動

git clone https://github.com/deepseek-ai/coding-tutor-demo.git
cd coding-tutor-demo
echo "DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxx" > .env
docker compose up -d

瀏覽器訪問 http://localhost:3000 出現如下界面即成功：

首頁截圖

4?? Day 1：核心功能開發

4.1 自動批改 ?

需求描述

學生提交 Python 作業后，AI 助教 10 秒內給出「得分 + 逐行點評 + 改進建議」。

數據流

步驟	組件	說明
1	FastAPI 接收 zip 包	包含 main.py、test.py
2	容器內執行 pytest	收集錯誤
3	LLM 生成點評	128K 上下文可一次性讀取全部代碼
4	回傳 JSON	`{score:88, comments:[...]}`

關鍵代碼片段

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
)

def generate_review(source_code, test_output):
    prompt = f"""
你是一名 Python 講師，請根據測試輸出為學生代碼打分（0-100），并給出逐行點評。
源碼：
{source_code}
測試輸出：
{test_output}
返回 JSON 格式：{{"score":整數,"comments":["行號: 點評",...]}}
"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat-128k",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2
    )
    return json.loads(resp.choices[0].message.content)

實測結果

作業	人工評分	AI 評分	誤差
快排實現	90	88	-2
爬蟲腳本	78	80	+2
平均誤差	—	—	±1.7

數據來源：北京某高?！禤ython 入門》2025 春季班，樣本 127 份。

4.2 對話答疑 ??

功能亮點

學生可在 IDE 內直接提問，AI 助教根據當前代碼上下文實時解答。

系統架構

圖標	組件	鏈接
??	VS Code Extension	marketplace
??	WebSocket 網關	自建 / Cloudflare Workers
??	DeepSeek128K	官方文檔

5?? Day 2：效果調優

5.1 Prompt 模板化

模板名稱	適用場景	示例占位符
`code_review`	自動批改	{source_code} {test_output}
`explain_bug`	錯誤解釋	{error_message} {stack_trace}
`optimize_hint`	性能提示	{profile_result}

使用 Jinja2 統一渲染，避免 prompt 漂移。

5.2 RAG 知識庫

構建流程

爬取官方文檔 ? https://docs.python.org/zh-cn/3/
切分 512 token / chunk
向量化 ? BAAI/bge-large-zh
存入 Milvus 向量庫

檢索效果

Top-k	命中率	延遲
3	92%	120 ms
5	95%	180 ms

6?? Day 3：上線與觀測

6.1 灰度發布

階段	流量比例	觀測指標
canary	5%	錯誤率、打分差異
beta	30%	P95 延遲
stable	100%	用戶滿意度

6.2 Grafana 看板

使用 Prometheus + Grafana，關鍵面板：

Token 消耗速率 ??
平均響應時長 ??
用戶評分分布 ??

7?? 成本與收益

項目	傳統方案	DeepSeek128K 方案
人力	3 名助教/100 人	1 名運營/100 人
批改時長	2 小時/次	10 秒/次
月度成本	￥15,000	￥800（tokens）
學生滿意度	78%	93%

9?? 常見問題 FAQ

問題	解答
上下文 128K 是否浪費？	長代碼 + 長測試 + RAG 文檔一次加載，實測 60~90K 常見。
并發限制？	默認 60 req/min，可工單申請擴容。