AI编程

目录¶

如何在 Cursor 中配置 Deepseek API
获取 API Key
配置 Cursor
如何组织中型 Python 项目
项目示例
使用单元测试
编写代码前的准备
关键内容规划
模块划分与职责
项目架构与文档
数据集处理
总功能文档维护
总结

如何在 Cursor 中配置 Deepseek API¶

在本节中，我们将详细介绍如何在 Cursor 中配置 Deepseek API，包括获取 API Key 和配置 Cursor 的具体步骤。

1. 获取 API Key¶

步骤一：注册 Deepseek 账号¶

访问 DeepSeek 官网。
点击“注册”按钮，填写必要信息完成注册。
注册成功后，登录您的 DeepSeek 账号。

步骤二：获取 API Key¶

登录后，导航至 DeepSeek 开放平台。
在 API Keys 页面，点击“生成新密钥”按钮。
系统将生成一个唯一的 API Key，请务必复制并安全保存，因为系统只会显示一次。

获取 API Key

注意事项： - 请妥善保管您的 API Key，避免泄露。 - 如果丢失，请重新生成新的 API Key。

2. 配置 Cursor¶

步骤一：打开 Cursor 设置¶

打开 Cursor 应用程序。
导航至 File > Preferences > Cursor Settings。

步骤二：配置模型¶

在 Model 选项中，关闭所有 GPT 系列模型。这是为了避免后续验证失败。

关闭 GPT 模型

点击 Add model，输入模型名称：
deepseek-chat
deepseek-coder（20240910 版本）

备注：这两个模型版本将引导至 deepseek-v2.5。

步骤三：输入 API Key 和设置 Base URL¶

将之前获取的 Deepseek API Key 复制到 OpenAI API Key 字段中。
在 Override OpenAI Base URL 字段中输入：
```
https://api.deepseek.com/v1
```
提示：不加 /v1 也可以，但建议使用完整 URL 以确保兼容性。

步骤四：验证配置¶

完成上述步骤后，点击 Verify 按钮。
若验证通过，即表示配置成功。

常见问题及解决方案：

验证失败：
确认 API Key 是否正确粘贴。
检查 Base URL 是否输入正确。
确保网络连接正常。
模型未关闭：
确保所有 GPT 系列模型均已关闭，否则会影响 Deepseek 的正常使用。

如何组织中型 Python 项目¶

组织一个中型 Python 项目需要良好的项目结构、清晰的模块划分以及有效的测试策略。以下是详细的指导步骤。

项目示例¶

参考项目：mini_Pytorch

简介：一个简化版的 PyTorch 实现，适合学习和实验。
特点：
清晰的项目结构
完备的文档
单元测试覆盖

使用单元测试¶

为什么要使用单元测试¶

确保代码质量：及时发现并修复代码中的错误。
提高代码可靠性：通过测试确保代码在不同情况下都能正确运行。
便于维护和扩展：测试用例作为代码的文档，帮助理解代码逻辑。

最佳实践：

每个功能模块对应一个测试文件。
测试覆盖常见边界情况和异常情况。
定期运行测试，确保代码变更不破坏现有功能。

编写代码前的准备¶

在开始编写代码之前，需要明确以下几点：

明确数学问题的概念、约束和目标¶

概念：理解所要解决的问题，相关理论和公式。
约束：项目的限制条件，如时间、资源、技术栈等。
目标：项目最终要实现的功能和效果。

输出数学符号表和约束公式表¶

数学符号表：列出项目中使用的所有数学符号及其定义。
约束公式表：明确项目涉及的所有约束条件和公式。

示例：

符号	定义
\(x\)	输入向量
\(y\)	输出向量

公式	说明
\(y = Wx + b\)	线性变换公式

关键内容规划¶

确保项目的关键内容清晰、有序：

输入数据集：明确数据的来源、格式和处理方式。
输出结果：定义最终输出的形式和标准。
中间处理：规划数据处理和转换的步骤。

模块划分与职责¶

将项目划分为若干模块，每个模块有明确的职责和接口：

确定大的模块¶

数据处理模块：负责数据的加载、清洗和预处理。
模型构建模块：定义和构建机器学习模型。
训练模块：负责模型的训练和优化。
评估模块：评估模型的性能和效果。
工具模块：包含辅助功能，如日志记录、配置管理等。

划分模块职责，输入与输出¶

数据处理模块：
职责：加载和预处理数据。
输入：原始数据集。
输出：处理后的数据。
模型构建模块：
职责：定义模型架构。
输入：配置参数。
输出：定义好的模型实例。

项目架构与文档¶

输出项目架构图¶

使用 UML 图或其他工具绘制项目的架构图，展示各模块之间的关系和交互。

编写各代码文档¶

为每个模块编写详细的文档，包括：

模块说明：模块的目的和功能。
接口定义：模块提供的接口和调用方式。
使用示例：如何使用该模块的示例代码。

数据集处理¶

从输入数据集开始创建¶

明确关键节点的输入输出数据格式：
输入：定义数据的结构，如 CSV、JSON 等。
输出：处理后的数据格式，如张量、数组等。
完成中间的代码组件：
数据加载器：负责读取和解析数据。
数据转换器：进行必要的数据转换和处理。

示例：

import pandas as pd

def load_data(filepath):
    data = pd.read_csv(filepath)
    return data

def preprocess_data(data):
    # 数据清洗和预处理
    data = data.dropna()
    return data

总功能文档维护¶

记录目标与项目代码架构¶

目标：简要描述项目的总体目标和期望成果。
代码架构：详细记录项目的代码结构，包括模块、子模块及其职责。

示例：

# 项目目标
本项目旨在实现一个简化版的机器学习模型，以学习和验证基本的模型训练和评估流程。

# 代码架构
- **data/**
  - `load.py`: 数据加载模块
  - `preprocess.py`: 数据预处理模块
- **models/**
  - `model.py`: 模型定义模块
- **train/**
  - `train.py`: 模型训练模块
- **evaluate/**
  - `evaluate.py`: 模型评估模块
- **utils/**
  - `logger.py`: 日志记录模块
  - `config.py`: 配置管理模块