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Versão: 2.0.0

Integração do DeepSeek R1 com o Cursor Editor

Visão geral​

Este guia orienta a configuração de um assistente de codificação privado, integrando o modelo DeepSeek R1 Distilled Llama-8B com o editor Cursor. Essa configuração fornece assistência de código eficiente, mantendo seu código privado e seguro.

Pré-requisitos​

Requisitos de hardware​

Configuração recomendada:

  • Mac com 16 GB de RAM
  • GPU NVIDIA ou NPU Huawei Ascend

Requisitos mínimos:

  • Máquina com 16 GB de RAM

Instalação​

Passo 1: Instalar o software Gaia​

Execute o seguinte comando para instalar o Gaia:

curl -sSfL 'https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node/releases/latest/download/install.sh' | bash

Etapa 2: Inicializar o modelo DeepSeek R1​

Descarregar e inicializar o modelo DeepSeek R1 Distilled Llama-8B:

gaianet init --config https://raw.githubusercontent.com/GaiaNet-AI/node-configs/main/deepseek-r1-distill-llama-8b/config.json

Passo 3: Iniciar o modelo​

Lançar o Gaia e executar o modelo:

início da gaianet

Após o arranque bem sucedido, receberá um URL HTTPS (por exemplo, https://NODE-ID.gaia.domains).

observação

Iniciamos o modelo DeepSeek R1 com uma janela de contexto de 8k por padrão. Se sua máquina tiver uma memória GPU maior (por exemplo, 64 GB), você pode aumentar o tamanho do contexto para 128k. Uma janela de contexto maior é particularmente útil em tarefas de codificação, pois precisamos compactar grandes arquivos de código-fonte em prompts para concluir tarefas complexas.

Configuração do cursor​

  1. Abrir definições do Cursor

Definições do cursor

  1. Localizar a configuração do Backend LLM

Configuração do backend LLM

  1. Configurar o seguinte:
    • URL da API de base: URL HTTPS do seu nó Gaia
    • Nome do modelo: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
    • Chave da API: Certifique-se de que substitui A SUA CHAVE_API VAI PARA AQUI com o seu chave API própria. Para obter a sua própria chave API, siga este tutorial.

Configuração do DeepSeek-R1

Dados técnicos​

Caraterísticas do tempo de execução do WasmEdge​

A implementação utiliza o WasmEdge, um tempo de execução baseado no WebAssembly, alojado pelo CNCF no âmbito da Linux Foundation, que oferece:

  • Implementação ligeira (30MB)
  • Não são necessárias dependências
  • Funcionamento sem raízes
  • Compatibilidade entre plataformas
  • Isolamento da caixa de areia
  • Suporte de modelos multimodais
  • Integração nativa da nuvem

Janela de contexto​

  • Predefinição: janela de contexto de 8k
  • Expansível até 128k com 64GB de memória GPU
  • Janelas de contexto maiores permitem o processamento de ficheiros de código-fonte maiores

Usage Tips​

  • Utilizar para tarefas de geração de código
  • Obter explicações do código
  • Criar aplicações completas
  • Perfeito para manter a privacidade do código
  • Adequado para utilização pessoal e empresarial
observação

Outros modelos grandes do DeepSeek nesta página são igualmente aplicáveis, por isso experimente-os no seu Cursor! Se achar interessante ou encontrar algum problema, por favor, marque o nosso repositório GitHub ou levante uma questão.

Resolução de problemas​

Se tiver problemas:

  • Verificar se os requisitos de hardware são cumpridos
  • Assegurar que o Gaia está corretamente instalado
  • Verificar as definições de configuração do cursor
  • Confirmar se o URL HTTPS está corretamente introduzido

Guia de vídeo​