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今天，我们围绕DeepSeek-R1大模型展开探索，看看它在实际应用场景中的表现究竟如何。这次，我们把重点放在结合JetBrains IDEA插件CodeGPT的场景应用上，并且利用腾讯云HAI服务器进行私有化部署，这样既能保障数据安全，又能让模型高效运行。话不多说，一起开启今天的探索之旅！
首先，启动我们的腾讯云HAI专属服务器，具体信息就像这样：
实例ID：hai-78nq0khx，配置是GPU基础型-16GB + 8+TFlops SP CPU -8核，内存32GB ，云硬盘200GB ，网络500GB（峰值带宽:10Mbps ），应用名称是DeepSeek-R1 ，公网IP和内网IP也都有对应的地址，地域在新加（具体IP地址就不详细写啦）。
插件安装：CodeGPT
准备工作做好后，下一步就是去官方商店下载并安装IDEA的CodeGPT插件。这个插件堪称开发“神器”，能为我们的开发环境提供智能代码辅助，帮我们提升编程效率和代码质量。在插件下载页面，按照提示一步步操作，就能轻松把它集成到IDEA环境里。
插件安装完成后，进入IDEA的设置界面。找到并点击“Settings”菜单，在设置界面中，找到“Tools”标签页，接着找到“Ollama本地模型”选项进行配置。这里要说明一下，腾讯云HAI服务器为我们提供的是Ollama版本。启动HAI服务器后，把公网IP地址和端口号6399配置好就行。需要注意，Ollama的默认端口没被使用，HAI服务器自定义配置成了6399端口，所以配置的时候一定要保证公网IP和6399端口设置正确，这样才能顺利连接并启动服务。
具体配置示例大概是这样：在“Tools > CodeGPT > Providers >Ollama (Local) Configuration”这里，Base host填写“http://公网IP:6399” ，Model选择“deepseek-r1:7b” ，Authentication API key（如果需要的话）填写认证的API密钥（会添加到“Authorization”头中作为Bearer ，这个是可选的），还可以根据需求勾选“Enable code completions”开启代码补全功能，以及选择合适的FIM模板（比如CodeQwen2.5 ）。
配置完成后，私有化部署的DeepSeek-R1大模型就能发挥大作用啦！它就像一个超智能的代码助手，不管是思考编程问题，还是生成解决方案，都能给我们提供智能化支持，编程效率一下子就提高了。
我拿一段基于Spring Boot框架的Java后端服务代码来举例，看看模型的表现。这段代码里有很多注解，像@SpringBootApplication注解，它能自动处理启动类、依赖注入等基本配置，让开发和部署都变得更轻松。
在main方法里，除了配置日志，没其他特别操作，这说明程序运行时可能不会做太多额外初始化工作，除非有注解或者异常处理。代码里还有好多@Mapper注解，在不同路径映射上返回不同类型的数据，比如在“/ai”路径返回Actorfilms对象，在“/ai-EntityList”路径返回可参数化列表，这表明服务支持RESTful API，能根据不同请求返回相应数据类型。
还有@GetMapping注解的路由处理方法，像“/ai”和“/ai-EntityList”路径，会调用大模型（可能是GPT系列），根据用户输入生成不同响应，比如生成电影列表或者演员的电影列表；“/ai-stream”和“/ai streamWithParam”这些路径使用了流式处理，用chatClient.prompt().stream()生成连续响应，适合处理实时反馈或者大体积数据的场景。
另外，代码里还有自定义映射注解，像ActorFilms.class、ParameterizedTypeReference()等，说明服务支持复杂响应类型和参数化列表，能满足各种业务需求。
我在测试的时候，用的是DeepSeek-R1大模型中的7b参数版本，它已经能给编程任务提供很强大的支持了。要是有更高要求，完全可以选择更大、更高效的参数版本，这样能获得更出色的性能和更精准的编程辅助。
总结
今天的探索，让我们看到了DeepSeek-R1大模型和JetBrains IDEA插件CodeGPT结合的强大之处，特别是在腾讯云HAI服务器私有化部署的支持下，模型应用有了可靠保障。通过这种智能化代码辅助，编程效率和质量都得到了显著提升。这不仅展现了大模型在实际开发中的巨大潜力，也为未来更多场景的应用积累了宝贵经验。随着技术不断发展，相信我们还能挖掘出DeepSeek-R1大模型更多的可能性。
{
"tabAutocompleteModel": {
"title": "DeepSeek Coder",
"provider": "deepseek",
"model": "deepseek-coder"
}
}