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Versión: 2.0.0

Integración de DeepSeek R1 con Cursor Editor

Visión general​

Esta guía explica cómo configurar un asistente de codificación privado integrando el modelo DeepSeek R1 Distilled Llama-8B con el editor Cursor. Esta configuración proporciona una asistencia de código eficiente a la vez que mantiene su código privado y seguro.

Requisitos previos​

Requisitos de hardware​

Configuración recomendada:

  • Mac con 16 GB de RAM
  • GPU NVIDIA o NPU Huawei Ascend

Requisitos mínimos:

  • Máquina con 16 GB de RAM

Instalación​

Paso 1: Instalar el software Gaia​

Ejecute el siguiente comando para instalar Gaia:

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

Paso 2: Inicializar el modelo DeepSeek R1​

Descargue e inicialice el 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

Paso 3: Iniciar el modelo​

Inicie Gaia y ejecute el modelo:

inicio de gaianet

Cuando se inicie correctamente, recibirá una URL HTTPS (p. ej, https://NODE-ID.gaia.domains).

nota

Iniciamos el modelo DeepSeek R1 con una ventana de contexto de 8k por defecto. Si su máquina tiene más memoria GPU (por ejemplo, 64GB), puede aumentar el tamaño del contexto a 128k. Una ventana de contexto más grande es particularmente útil en tareas de codificación, ya que necesitamos comprimir grandes archivos de código fuente en avisos para completar tareas complejas.

Configuración del cursor​

  1. Abrir la configuración del cursor

Configuración del cursor

  1. Localice la configuración del LLM Backend

Configuración de LLM Backend

  1. Configure lo siguiente:
    • URL de la API base: URL HTTPS de tu nodo Gaia
    • Nombre del modelo: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
    • Clave API: Asegúrese de sustituir SU_CLAVE_API_VA_AQUÍ con su clave API propia. Para obtener su propia clave API, siga estos pasos este tutorial.

Configuración de DeepSeek-R1

Detalles técnicos​

Funciones de tiempo de ejecución de WasmEdge​

La implementación utiliza WasmEdge, un runtime basado en WebAssembly alojado por CNCF bajo la Linux Foundation, que ofrece:

  • Despliegue ligero (30 MB)
  • No requiere dependencias
  • Funcionamiento sin raíces
  • Compatibilidad multiplataforma
  • Aislamiento Sandbox
  • Soporte para modelos multimodales
  • Integración nativa en la nube

Ventana de contexto​

  • Por defecto: ventana contextual de 8k
  • Ampliable a 128 k con memoria GPU de 64 GB
  • Las ventanas contextuales más grandes permiten procesar archivos de código fuente de mayor tamaño

Consejos de uso​

  • Uso para tareas de generación de código
  • Obtener explicaciones de códigos
  • Construir aplicaciones completas
  • Perfecto para mantener la privacidad del código
  • Adecuado tanto para uso personal como empresarial
nota

Otros modelos grandes de DeepSeek en esta página son igualmente aplicables, ¡así que pruébalos en tu Cursor! Si te parece interesante o tienes algún problema, no dudes en visitar nuestro repositorio de GitHub o plantear una incidencia.

Solución de problemas​

Si tienes problemas:

  • Verificar que se cumplen los requisitos de hardware
  • Asegúrese de que Gaia está correctamente instalado
  • Comprobar la configuración del cursor
  • Confirme que la URL HTTPS se ha introducido correctamente

Guía en vídeo​