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राडज़िवोन अलखोविक
लो-कोड स्वचालन के प्रति उत्साही
7 अगस्त, 2024
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डीपसीक कोडर एक अत्याधुनिक एआई मॉडल है जिसे सीमित ज्ञान, समय और अनुभव के कारण प्रोग्रामर के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्नत न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके, यह एआई आपके टेक्स्ट क्वेरी को प्रोसेस कर सकता है और 80 से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं में अलग-अलग जटिलता का कोड तैयार कर सकता है, मौजूदा कोड को डीबग कर सकता है या उसे समझा सकता है।
यह मार्गदर्शिका व्यावहारिक रूप से डीप सीक कोडर को प्रभावी ढंग से उपयोग करने की अंतर्दृष्टि प्रदान करती है Latenode परिदृश्य। आप सीखेंगे कि वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में इसकी क्षमताओं को कैसे अधिकतम किया जाए, इसकी छिपी हुई विशेषताओं को कैसे उजागर किया जाए, और अंतर्निहित तंत्रों को समझें जो इसे इतना शक्तिशाली बनाते हैं। यह जानने के लिए बने रहें कि यह AI मॉडल आपके कोडिंग वर्कफ़्लो को कैसे बदल सकता है और उत्पादकता को बढ़ा सकता है।
मुख्य बातें: डीपसीक कोडर डीपसीक एआई द्वारा विकसित एक शक्तिशाली एआई मॉडल है, जिसे 80 से अधिक भाषाओं में कोड बनाने, डिबग करने और अनुकूलित करने में प्रोग्रामर की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्नत न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाते हुए, यह कोड बनाने, समझाने या मौजूदा कोड को ठीक करने के लिए टेक्स्ट क्वेरी को प्रोसेस करता है। Latenode यह स्वचालन के माध्यम से वर्कफ़्लो को बढ़ाता है, जिससे कोडिंग अधिक कुशल और सुलभ हो जाती है। यह मार्गदर्शिका वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में इसकी विशेषताओं, वास्तुकला और व्यावहारिक अनुप्रयोगों की खोज करती है, यह प्रदर्शित करती है कि यह उत्पादकता को कैसे बढ़ा सकता है और विकास प्रक्रियाओं को कैसे सुव्यवस्थित कर सकता है।
डीपसीक एआई द्वारा विकसित, कोडर आपको विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड स्निपेट लिखने की सुविधा देता है। इसे आपके टेक्स्ट क्वेरीज़ लेने और उनके आधार पर अंतिम परिणाम तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अतिरिक्त, यह टूल मौजूदा कोड का विश्लेषण कर सकता है, उसे समझा सकता है, संशोधित कर सकता है या त्रुटियों को ठीक कर सकता है। सबसे बड़े संस्करण, डीपसीक कोडर V2 में 236 बिलियन पैरामीटर हैं, जो संख्यात्मक इकाइयाँ हैं जिनका उपयोग सभी मॉडल कार्य करने के लिए करते हैं।
सरल शब्दों में कहें तो, जितने ज़्यादा पैरामीटर होंगे, मॉडल उतनी ज़्यादा जानकारी प्रोसेस कर सकता है, जिससे बेहतर और ज़्यादा विस्तृत उत्तर मिलेंगे। डीप सीक कोडर को व्यापक डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें GitHub जैसी रिपॉजिटरी से वास्तविक टेक्स्ट और कोड, सॉफ़्टवेयर फ़ोरम और वेबसाइट से अंश और कोड टेस्ट जैसे अतिरिक्त स्रोत शामिल थे।
इस व्यापक प्रशिक्षण के साथ, डीपसीक कोडर ने ऑनलाइन पाए जाने वाले अरबों टोकन का उपयोग करना सीख लिया है। प्रत्येक टोकन कोड या प्राकृतिक भाषा में एक शब्द, कमांड या प्रतीक का प्रतिनिधित्व करता है। इसके लिए धन्यवाद, आप स्निपेट लिख सकते हैं, काम करने वाले और टूटे हुए कमांड के बीच अंतर कर सकते हैं, उनकी कार्यक्षमता को समझ सकते हैं, उन्हें डीबग कर सकते हैं, और बहुत कुछ कर सकते हैं। प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए सभी डेटासेट में से 13% प्राकृतिक भाषा और 87% कोड थे, जिसमें 80 अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाएँ शामिल थीं।
ये उपयोग मामले विभिन्न उद्योगों में दक्षता और निर्णय लेने की क्षमता बढ़ाने में डीपसीक कोडर के शक्तिशाली अनुप्रयोगों को उजागर करते हैं।
स्टॉक मूल्यों की भविष्यवाणी करना, बाजार के रुझानों का विश्लेषण करना और वित्तीय रिपोर्टिंग को स्वचालित करना।
पूर्वानुमानित निदान के लिए रोगी डेटा का विश्लेषण करना और चिकित्सा रिपोर्ट तैयार करना स्वचालित करना।
उत्पाद अनुशंसाओं को वैयक्तिकृत करना, ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करना और इन्वेंट्री का प्रबंधन करना।
अभियान प्रदर्शन का विश्लेषण करना, ग्राहक विभाजन मॉडल तैयार करना और सामग्री निर्माण को स्वचालित करना।
मांग का पूर्वानुमान, रसद और परिवहन का अनुकूलन, और इन्वेंट्री स्तरों का प्रबंधन।
बायोडाटा स्क्रीनिंग को स्वचालित करना, कर्मचारी के प्रदर्शन का विश्लेषण करना, तथा स्टाफिंग आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाना।
डीप सीक कोडर विभिन्न जटिलता का कोड उत्पन्न कर सकता है, जिसका अर्थ है कि आप इसका उपयोग शिक्षा से लेकर वैज्ञानिक अनुसंधान, व्यापार आदि उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में कर सकते हैं।
इसके संचालन तंत्र के लिए रूपरेखा इसकी वास्तुकला है। यह मॉडल ट्रांसफॉर्मर और मिक्सचर-टू-एक्सपर्ट आर्किटेक्चर के विभिन्न घटकों को शामिल करता है, जिसमें प्रदर्शन और दक्षता को अनुकूलित करने के लिए ध्यान तंत्र और डेटा डीडुप्लीकेशन रणनीतियाँ शामिल हैं। निम्नलिखित अनुभाग डीप सीक कोडर ऑपरेशन के इस भाग को समझाता है।
यह AI टूल अपने दो फ्रेमवर्क की प्रत्येक आर्किटेक्चर की ताकत का उपयोग करने के लिए हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाता है। यह ध्यान और गेटिंग तंत्र, विभिन्न परतों, डीडुप्लीकेशन टूल आदि का उपयोग करता है। यहाँ इन घटकों पर एक विस्तृत नज़र है और वे डीपसीक कोडर के समग्र प्रदर्शन में कैसे योगदान करते हैं:
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर से स्व-ध्यान तंत्र का लाभ उठाते हुए, मॉडल इनपुट अनुक्रम में विभिन्न टोकन के महत्व को तौल सकता है, कोड के भीतर जटिल निर्भरताओं को कैप्चर कर सकता है। मॉडल के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह आपके इनपुट और कोड में शब्दों के क्रम और उनके संबंधों का विश्लेषण करे, समग्र संदर्भ को समझे।
MoE आर्किटेक्चर का अभिन्न अंग, गेटिंग तंत्र प्रत्येक इनपुट के लिए विशिष्ट विशेषज्ञों को सक्रिय करता है। ये उप-मॉडल इसमें रहते हैं मॉडल की विशेषज्ञ परतें और कोड निर्माण और समझ के विभिन्न पहलुओं में विशेषज्ञता। प्रत्येक इनपुट के लिए, केवल प्रासंगिक विशेषज्ञों को सक्रिय किया जाता है, जिससे कम्प्यूटेशनल संसाधनों का कुशल उपयोग सुनिश्चित होता है। यह दृष्टिकोण डीप सीक कोडर को ओवरहेड के बिना जटिल डेटासेट और कार्यों को संभालने की अनुमति देता है।
ये नेटवर्क मॉडल को प्रत्येक टोकन या कोड के भाग को अलग-अलग संसाधित करने की अनुमति देते हैं। इससे मॉडल को स्निपेट के भीतर जटिल पैटर्न को समझने में मदद मिलती है। लेयर नॉर्मलाइज़ेशन यह सुनिश्चित करता है कि पैरामीटर मानों को उचित सीमा के भीतर रखकर प्रशिक्षण प्रक्रिया स्थिर बनी रहे, जिससे वे बहुत बड़े या बहुत छोटे न हो जाएँ।
डीपसीक कोडर आपके द्वारा अपना कोड सबमिट करते समय डीडुप्लीकेशन का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को सुनिश्चित करता है। यह प्रक्रिया अनावश्यक स्निपेट को हटाती है, सबसे प्रासंगिक स्निपेट पर ध्यान केंद्रित करती है और आपके कोडबेस की संरचनात्मक अखंडता को बनाए रखती है। मॉडल को दोहराए जाने वाले डेटा पर ओवरफिट होने से रोककर, यह नए और विविध कोडिंग कार्यों पर प्रदर्शन को बढ़ाता है।
डीप सीक कोडर दोनों आर्किटेक्चर से कई अन्य उपकरणों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यह प्रशिक्षण के दौरान ग्रेडिएंट प्रवाह में सहायता के लिए इनपुट अनुक्रमों और अवशिष्ट कनेक्शनों के क्रम को संरक्षित करने के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर से पोजिशनल एन्कोडिंग को शामिल करता है। MoE फ्रेमवर्क से, यह विशेषज्ञों के बीच कार्यों को वितरित करने के लिए लोड बैलेंसिंग और सबसे प्रासंगिक विशेषज्ञों का चयन करने के लिए टॉप-के गेटिंग लेता है।
ये घटक जटिल कोड को बनाने, अनुकूलित करने और समझने की मॉडल की क्षमता में सुधार करते हैं। विशेष रूप से, डीपसीक कोडर Latenode नोड लाइब्रेरी में एक एकीकरण ब्लॉक के रूप में उपलब्ध है, साथ ही छवि पहचान, पाठ निर्माण, ऑडियो के साथ बातचीत आदि के लिए कई एआई मॉडल भी उपलब्ध हैं। इसके बारे में अधिक जानने के लिए अगला खंड देखें Latenode .
Latenode व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एक अभिनव प्लेटफ़ॉर्म है। मेक और जैपियर के विकल्प के रूप में निर्मित, यह सेवा आपको डीप सीक कोडर जैसे तृतीय-पक्ष ऐप और AI मॉडल के साथ एक्शन ब्लॉक, ट्रिगर और नो-कोड एकीकरण का उपयोग करके वर्कफ़्लो बनाने की अनुमति देती है।
इसका दृष्टिकोण ड्रैग-एंड-ड्रॉप सिद्धांतों पर आधारित है, जिसका अर्थ है कि आप एक सहज इंटरफ़ेस के माध्यम से अपने वर्कफ़्लो को देख और संशोधित कर सकते हैं। ये ब्लॉक डेटा प्रोसेसिंग, API एकीकरण और कंडीशन हैंडलिंग सहित विभिन्न कार्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रत्यक्ष एकीकरण में Google शीट्स, एयरटेबल, जीमेल, नोशन और दर्जनों अन्य जैसे ऐप शामिल हैं।
उपयोगकर्ता इन ब्लॉकों को जोड़कर वर्कफ़्लो बना सकते हैं जो जटिल कार्य करते हैं, ईमेल या चैट सेवा संचार को स्वचालित करने से लेकर डीपसीक सीडर और अन्य मॉडलों के साथ व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बढ़ाने या प्रवाह के अंदर एक नया एप्लिकेशन बनाने तक। यह दृष्टिकोण विकास प्रक्रिया को गति देता है और इसे सीमित प्रोग्रामिंग अनुभव वाले लोगों के लिए सुलभ बनाता है।
Latenode इसके डेटाबेस में सूचीबद्ध नहीं किए गए ऐप्स के साथ एकीकरण का भी समर्थन करता है। आप अपना कोड जावास्क्रिप्ट नोड में डाल सकते हैं, या JS AI सहायक को इसे लिखने, समझाने, संशोधित करने और डीबग करने के लिए कह सकते हैं। बस इसे एक संकेत दें, और AI कुछ ही क्षणों में उपयोग के लिए तैयार कोड स्निपेट तैयार कर देगा। इन सभी विशेषताओं के साथ Latenode एक गेम चेंजर है।
डीपसीक कोडर पर वापस जाएं। जैसा कि ऊपर बताया गया है, इसमें एक इंटीग्रेशन नोड है जिसका उपयोग आप अन्य AI मॉडल के लिए नोड्स के साथ परिदृश्य में कर सकते हैं। यह कैसे काम करता है, इसका एक उदाहरण नीचे देखें।
यह स्वचालित वर्कफ़्लो डीपसीक कोडर नोड का उपयोग करके गणितीय समस्याओं को हल करता है और परिणामों को आसानी से पढ़े जाने वाले Google डॉक में परिवर्तित करता है। यह सरल स्कूल-स्तर की समस्याओं और अधिक जटिल छात्र चुनौतियों दोनों को संभाल सकता है। इस वर्कफ़्लो में से एक ब्लॉक के लिए भुगतान की आवश्यकता होती है, लेकिन आप इसे आसानी से बदल सकते हैं।
यह कैसे काम करता है, इसके बारे में चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका यहां दी गई है:
Latenode शेड्यूल नोड्स, वेबहुक और थर्ड-पार्टी ऐप्स में क्रियाएँ, जैसे कि Google स्प्रेडशीट में एक पंक्ति जोड़ना, सहित विभिन्न ट्रिगर नोड्स प्रदान करता है। इस वर्कफ़्लो के लिए ब्लॉक ढूँढ़ने के लिए, ट्रिगर्स ➨ कोर यूटिलिटीज पर जाएँ और एक बार चलाने पर ट्रिगर चुनें।
इस AI मॉडल के कई संस्करण हैं Latenode संग्रह, कुछ संवाद इतिहास के साथ और कुछ बिना। आप इसे एक्शन ➨ AI: टेक्स्ट जेनरेशन ➨ डीपसीक कोडर 6.7B बेस AWQ प्रॉम्प्ट (पूर्वावलोकन) खोज कर पा सकते हैं। इस फ़ोल्डर में शक्तिशाली टेक्स्ट जेनरेशन और कोडिंग मॉडल भी हैं, जो मुफ़्त में उपलब्ध हैं।
आपको दो फ़ील्ड दिखाई देंगे: उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट और अधिकतम टोकन। उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट वह जगह है जहाँ आप कोडर के लिए अपना प्रश्न टाइप करते हैं। आप इसे कोई भी कोड जेनरेट करने के लिए कह सकते हैं, और नोड शुरू होने के तुरंत बाद आपको जवाब मिल जाएगा। इस वर्कफ़्लो में, Latenode विशेषज्ञ ने नोड से इस कार्य को हल करने के लिए कहा:
'एक कोड लिखें जो इस गणित की समस्या को हल करेगा: अगर मुझे 1000 यूरो का वेतन मिलता है। हर महीने मैं इसका 10% गुल्लक में डालूँगा। 10 महीने बाद मेरी बचत में कितनी वृद्धि होगी? इसकी और मेरी कुल बचत की गणना करें। इस कार्य को पूरा करने के बाद, चर बनाएँ ताकि मैं उन्हें AI द्वारा टेक्स्ट जनरेट करने के लिए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में जोड़ सकूँ।'
दूसरा फ़ील्ड टोकन में कोड की लंबाई निर्धारित करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से यह 256 है, लेकिन इस मामले में, यह 512 है। Latenode इस सीमा को और न बढ़ाने की सलाह दी जाती है। जब आप ऐसा कर लें, तो परिणाम प्रदर्शित करने के लिए एक बार चलाएँ पर क्लिक करें।
यह नोड क्लाउड 3 AI मॉडल के साथ एकीकृत होता है और डीपसीक कोडर द्वारा उत्पन्न कोड का टेक्स्ट फॉर्म में स्पष्ट प्रतिनिधित्व बनाने के लिए जिम्मेदार होता है। यह कोडर की आउटपुट विंडो से प्रतिक्रिया चर का उपयोग करके कोड का विश्लेषण करता है। इस नोड को खोजने के लिए, फ़ोल्डर पर जाएँ: क्रियाएँ ➨ AI ChatGPT विकल्प ➨ AI एंथ्रोपिक क्लाउड 3। इस नोड के लिए भुगतान की आवश्यकता होती है, लेकिन आप इसे किसी अन्य टेक्स्ट जनरेशन AI मॉडल एकीकरण से बदल सकते हैं।
जब आप सेटिंग खोलेंगे, तो आपको इस AI मॉडल तक पहुँच के लिए भुगतान विवरण के साथ एक पीली विंडो दिखाई देगी। नीचे, कई फ़ील्ड हैं, कुछ डीपसीक कोडर के समान हैं, और कुछ नए हैं। सबसे पहले, क्लाउड 3 मॉडल ( इस परिदृश्य में - ओपस ) का चयन करें। ऐसे फ़ील्ड हैं जिन्हें आपको खाली छोड़ना चाहिए: डायलॉग हिस्ट्री, इमेज, मीडिया टाइप और स्टॉप जनरेशन।
निम्नलिखित फ़ील्ड भरें: उपयोगकर्ता संकेत, सिस्टम संकेत, अधिकतम टोकन और तापमान।
सेटिंग्स सहेजें, आवश्यक वेरिएबल्स उत्पन्न करने के लिए परीक्षण चलाएं, और अगले नोड पर आगे बढ़ें।
यह नोड क्लाउड द्वारा उत्पन्न पाठ के साथ स्वचालित रूप से एक नया दस्तावेज़ बनाता है। इसे खोजने के लिए, Apps/Actions - Google docs - Create New Document from Text टाइप करें। नोड की सेटिंग खोलें, अपने Google खाते तक पहुँच प्रदान करें, एक शीर्षक चुनें, और पाठ डालें। इस मामले में, पाठ वह चर होगा जिसमें उत्पन्न पाठ होगा।
यहाँ इसके संचालन का विवरण दिया गया है। एक बार जब आप स्क्रीन के निचले हिस्से में बैंगनी बटन दबाते हैं, तो परिदृश्य चलना शुरू हो जाता है और डीप सीक कोडर को आपके द्वारा दिए गए कार्य को हल करने के लिए कोड उत्पन्न करने का संकेत देता है। फिर, यह क्लाउड 3 मॉडल के विश्लेषण और निर्माण के आधार पर कोड का एक टेक्स्ट प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने की बात आती है। जब यह हो जाता है, तो स्क्रिप्ट आपके टेक्स्ट के साथ एक नया Google दस्तावेज़ बनाती है। ये स्क्रीनशॉट परिणाम दिखाते हैं:
जबकि यह सरल स्क्रिप्ट केवल यह दिखाती है कि मॉडल व्यवहार में कैसे काम करता है, आप अपनी दिनचर्या को और भी अधिक स्वचालित करने के लिए इस नोड के साथ अपने वर्कफ़्लो बना सकते हैं। उल्लेखनीय रूप से, Latenode डीपसीक कोडर में अधिकतम टोकन सीमा 512 से अधिक निर्धारित करने के विरुद्ध सलाह दी गई है। परीक्षणों से संकेत मिला है कि अधिक टोकन संभालने पर इसमें समस्याएँ आ सकती हैं। फिर भी, यह राशि कई तरह के कार्यों के लिए पर्याप्त है।
डीप सीक कोडर विभिन्न क्षेत्रों में व्यवसायों के लिए विभिन्न अवसर खोलता है, जिससे डेवलपर्स का काम आसान हो जाता है और कोड की गुणवत्ता में सुधार होता है। यह मॉडल यहाँ से उपलब्ध है Latenode मुफ़्त और बिना API के, साथ ही सभी एक्शन नोड्स, ट्रिगर्स और इंटीग्रेशन भी। हालाँकि, इसमें एक दिक्कत है। यह सेवा आपको पंजीकरण के बाद मिलने वाला एक बेसिक अकाउंट वर्शन देती है। यह 300 वर्कफ़्लो एक्टिवेशन प्रदान करता है। अधिक पाने के लिए, तीन सदस्यताओं में से एक खरीदें : स्टार्टर ($17), ग्रो ($47), और प्राइम ($247)।
प्रत्येक में अधिक क्रेडिट (150K तक), अधिक समवर्ती परिदृश्य, कनेक्टेड खाते और समानांतर सक्रियण (असीमित तक), विस्तारित निष्पादन इतिहास और बहुत कुछ शामिल है। यदि आप उन्नत स्वचालन क्षमताओं में रुचि रखते हैं तो इन सदस्यताओं पर विचार करें Latenode यदि आप कोई व्यवसाय हैं, तो आप विशेष सदस्यता शर्तें प्राप्त करने के लिए बिक्री टीम से भी संपर्क कर सकते हैं।
Latenode एक सक्रिय रूप से बढ़ता हुआ डिस्कॉर्ड सर्वर है जहाँ 700 से अधिक लो-कोड उत्साही अपनी स्क्रिप्ट के बारे में चर्चा में भाग लेते हैं, सुझाव साझा करते हैं और बग की रिपोर्ट करते हैं। हाल ही में वहाँ पहला सामुदायिक हैंगआउट आयोजित किया गया था, जहाँ प्रतिभागियों को बात करने का अवसर मिला Latenode के मुख्य विपणन अधिकारी। तो, समुदाय में शामिल होने के बाद आपको निश्चित रूप से कुछ उपयोगी मिलेगा!
चाहे आप एक फ्रीलांसर हों, जिसे काम की गति बढ़ाने के लिए अपने वर्कफ़्लो को स्वचालित करने की आवश्यकता है, या आप एक बड़ी टीम हैं, जिसे अपने विभागों और हजारों ग्राहकों के बीच संवाद करने का काम करना है, Latenode आपको सर्वोत्तम समाधान के साथ मदद कर सकता है - उदाहरण के लिए, डीप सीक कोडर, फाल्कन 7 बी जैसे एआई मॉडल के साथ पूरी तरह से अनुकूलन योग्य स्क्रिप्ट, या सामाजिक नेटवर्क, परियोजना प्रबंधन सेवाओं या तंत्रिका नेटवर्क के साथ एकीकरण।
डीपसीक कोडर एक एआई-संचालित उपकरण है जो कोड को उत्पन्न, अनुकूलित और डीबग करता है। यह 80 से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है और टेक्स्ट क्वेरी की व्याख्या करके और संबंधित कोड स्निपेट का उत्पादन करके कोडिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है।
डीपसीक कोडर को डीपसीक एआई द्वारा विकसित किया गया था, जो कोडिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए उन्नत एआई समाधानों में विशेषज्ञता वाली कंपनी है।
डीप सीक कोडर के साथ एकीकृत होता है Latenode अपने वर्कफ़्लो ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म के भीतर एक नोड के रूप में। उपयोगकर्ता निर्दिष्ट ट्रिगर्स और क्रियाओं के आधार पर कोड बनाने या डिबगिंग जैसे कोडिंग कार्यों को स्वचालित करने के लिए इस नोड को अपने वर्कफ़्लो में खींच और छोड़ सकते हैं।
मुख्य विशेषताओं में कोड जनरेशन, ऑप्टिमाइज़ेशन और डिबगिंग, 80 से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए समर्थन और प्राकृतिक भाषा क्वेरी को संसाधित करने की क्षमता शामिल है। यह ट्रांसफॉर्मर और मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स जैसे उन्नत न्यूरल नेटवर्क और आर्किटेक्चर का भी उपयोग करता है।
डीप सीक कोडर उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को सुनिश्चित करने, अनावश्यक कोड स्निपेट को हटाने और प्रासंगिक डेटा पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक डीडुप्लीकेशन प्रक्रिया का उपयोग करता है। यह मॉडल के प्रदर्शन और विविध कोडिंग कार्यों को प्रभावी ढंग से संभालने की क्षमता को बढ़ाता है।
