如何在VSCode中免费集成DeepSeek API服务（分步指南）

本文将提供两种接入方案（直接调试和API服务），并包含VSCode特有配置技巧。

一、环境准备

1. 项目结构配置

deepseek-vscode/

├── models/            # 模型文件目录

│   └── deepseek-7b-chat/

├── src/

│   ├── api.py        # API服务文件

│   └── client.py     # 客户端测试脚本

├── .env              # 环境变量

└── requirements.txt  # 依赖清单

2. VSCode必要扩展

1. Python扩展 （ID： ms-python.python）
2. Jupyter Notebook支持 （ID： ms-toolsai.jupyter）
3. Docker支持 （ID： ms-azuretools.vscode-docker）
4. 远程 – SSH （远程开发场景）

二、基础接入方案

方案1：直接调试（交互式开发）

创建 ：src/deepseek_demo.py

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

import torch



MODEL_PATH = "./models/deepseek-7b-chat"



def load_model():

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True)

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

        MODEL_PATH,

        device_map="auto",

        torch_dtype=torch.float16

    )

    return model, tokenizer



def generate_response(prompt):

    model, tokenizer = load_model()

    inputs = tokenizer.apply_chat_template(

        [{"role": "user", "content": prompt}],

        return_tensors="pt"

    ).to(model.device)

    

    outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=200)

    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)



# 在VSCode中按F5启动调试

if __name__ == "__main__":

    while True:

        query = input("用户输入：")

        print("DeepSeek：", generate_response(query))

方案2：创建API服务

创建 ：src/api.py

from fastapi import FastAPI

from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

from src.deepseek_demo import generate_response

import uvicorn



app = FastAPI()



app.add_middleware(

    CORSMiddleware,

    allow_origins=["*"],

    allow_methods=["*"],

    allow_headers=["*"],

)



@app.get("/chat")

async def chat(q: str):

    try:

        response = generate_response(q)

        return {"response": response}

    except Exception as e:

        return {"error": str(e)}



if __name__ == "__main__":

    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

三、VSCode专项配置

1. 调试配置文件（.vscode/launch.json）

{

    "version": "0.2.0",

    "configurations": [

        {

            "name": "启动API服务",

            "type": "python",

            "request": "launch",

            "program": "src/api.py",

            "args": [],

            "env": {"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}"}

        },

        {

            "name": "交互式调试",

            "type": "python",

            "request": "launch",

            "program": "src/deepseek_demo.py",

            "console": "integratedTerminal",

            "env": {"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}"}

        }

    ]

}

2. Jupyter Notebook集成

1. 新建 文件.ipynb
2. 插入代码块：

# %%

from src.deepseek_demo import generate_response



# 实时测试模型响应

def test_model(prompt):

    response = generate_response(prompt)

    print(f"输入：{prompt}\n输出：{response}")



test_model("解释量子计算的基本原理")

四、高级调试技巧

1. GPU显存监控

• 安装 NVIDIA GPU Status 扩展（ID： chris-noring.nvidia-gpu-status）
• 底部状态栏实时显示：

• GPU利用率
• 显存占用
• 温度监控

2. 张量可视化

在调试过程中使用 Python Debugger：

1. 设置断点在生成代码行
2. 查看Variables面板中的张量结构
3. 右键Tensor选择「View Value in Data Viewer」

五、优化配置指南

1. 工作区设置（.vscode/settings.json）

{

    "python.analysis.extraPaths": ["./src"],

    "python.languageServer": "Pylance",

    "jupyter.kernels.trusted": true,

    "debugpy.allowRemote": true,

    "python.terminal.activateEnvironment": true

}

2. Docker容器开发

创建 ：Dockerfile

FROM nvidia/cuda:12.2.0-base



WORKDIR /app

COPY . .



RUN apt-get update && \

    apt-get install -y python3.10 python3-pip && \

    pip install -r requirements.txt



CMD ["python3", "src/api.py"]

使用 Dev Containers 扩展实现一键容器化开发。

六、常见问题解决方案

七、推荐工作流

1. 开发阶段：使用Jupyter Notebook快速验证提示
2. 调试阶段：通过Python Debugger分析张量数据
3. 测试阶段：使用REST Client扩展发送API请求
4. 部署阶段：通过Docker扩展构建生产镜像

性能测试示例（VSCode终端）：

# 启动压力测试

python -m src.stress_test --threads 4 --requests 100

推荐扩展组合：

1. Code Runner – 快速执行代码片段
2. GitLens – 版本控制集成
3. Remote Explorer – 管理远程开发服务器
4. Tabnine – AI代码补全辅助

通过以上配置，可以在VSCode中实现：

• 一键启动模型服务
• 实时GPU资源监控
• 交互式Prompt测试
• 生产级API部署

本文转载自@CSDNddv_08