تشغيل Deepseek محليا على محرر الأكواد VS Code

يشهد عالم البرمجة اليوم تسارعًا رهيبًا، إذ يحتاج المطورون إلى أدوات فعالة تساعدهم في تحسين جودة الكود، واكتشاف الأخطاء، وتسريع عملية التطوير. عادةً ما يلجأ المبرمجون إلى البحث اليدوي أو مراجعة الأكواد بأنفسهم، مما يستهلك وقتًا طويلًا وقد يكون غير دقيق. لهذا السبب، فإن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع بيئات التطوير تحسن من تجربة البرمجة وزيادة الإنتاجية.

يعتبر Deepseek أحد الحلول القوية في هذا المجال، إذ يمكنه تقديم المساعدة في كتابة الكود، وتصحيحه، واقتراح تحسينات ذكية. مع ذلك يشاع استخدامه خارجيًا وأثناء وصوله بالإنترنت، وهذا قد يسبب بعض المشاكل الأمنية للمبرمجين. مع ذلك، هناك طريقة ستمكننا كمبرمجين من استخدامه محليًا داخل محرر الأكواد الذي نستعمله، ودون الحاجة لوصله بالانترنت.

سنشرح في هذا المقال كيفية ربط محرر الأكواد VS Code بنموذج Deepseek الغني عن التعريف، لنحصل على تجربة برمجية أكثر سلاسة وكفاءة، مع الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة ومتكاملة.

متطلبات عملية الربط والتشغيل

لتنفيذ عملية الربط، سنحتاج إلى تحميل وضبط الأمور الآتية:

تثبيت محرر الأكواد Visual Studio Code: يمكن تحميله من الموقع الرسمي لمحرر VS Code واتباع خطوات التثبيت المعتادة لأي برنامج، وإن كان متاح لدينا فلا داعي للقيام بهذه الخطوة
تحميل وتثبيت أولاما Ollama: وهي أداة مخصصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا
تثبيت ديبسيك Deepseek: نحمله من Ollama، وسنحمل نموذج Deepseek-R1
تثبيت إضافة Continue.Dev: لربط ديبسك مع محرر الأكواد VS Code

تثبيت أداة أولاما Ollama

ننزل أداة أولاما Ollama من الموقع الرسمي لها، وفقًا لنظام التشغيل الخاص بنا، ثم نثبته.

نحمل النسخة التي تناسب حاسوبنا من خلال النقر على إسمها، على سبيل المثال ويندوز.

نثبّت البرنامج بالضغط على خيار التثبيت Install كما هو موضح بالصورة الآتية:

تثبيت نموذج Deepseek

بعد تثبيت أولاما Ollama سنبقى ضمن نفس الموقع الرسمي لأولاما ونحمل منه نموذج Deepseek-r1 إما عن طريق البحث عن اسم Deepseek من خيار البحث بالصفحة الأساسية لأولاما كما هو موضح بالصورة الآتية:

ملاحظة: يمكننا الوصول إلى DeepSeek-R1 بطريقة أخرى أيضًا، من خلال العودة إلى نفس الواجهة الرئيسية لأولاما ثم الضغط على خيار DeepSeek-R1، لننتقل مباشرةً الى DeepSeek-R1.

سنجد هنا العديد من خيارات النماذج لديبسيك Deepseek، نختار أيّ واحد نريده حسب مساحة المتوفرة لدينا في الحاسوب، ثم ننسخ التعليمة الموجودة كما هو موضح بالصورة:

في هذا الإعداد، اخترنا نموذج Deepseek 1.5b نظرًا لتوازنه بين الأداء الجيد والاستهلاك المعتدل للموارد، كما أنه لا يتطلب مساحة تخزين كبيرة، على عكس النماذج الأخرى التي تكون أكثر استهلاكًا للموارد. ومع ذلك، فإن اختيار النموذج الأمثل يعتمد على حجم المشروع وتعقيده، حيث أن المشاريع الصغيرة أو المتوسطة قد تستفيد من النماذج الخفيفة لتقليل استهلاك الموارد، بينما قد تتطلب المشاريع الكبيرة أو المعقدة، التي تحتاج إلى معالجة بيانات ضخمة أو فهم لغوي متقدم، استخدام نماذج أكبر ذات قدرات أعلى، حتى وإن كانت أكثر استهلاكًا للموارد.

نضغط على خيار النسخ حيث يشير سهم الرقم 2 بالصورة أعلاه، ثم نتوجه إلى سطر الأوامر CMD بالحاسوب، ونلصق التعليمة ollama run deepseek-r1:1.5b التي نسخناها من الموقع ستظهر لنا الشاشة كالتالي:

لصق تعليمة ollama run deepseek-r1:1.5b

سوف نتأكد الآن من أن عملية تثبيت Deepseek-R1 قد تمت بنجاح من خلال طرح سؤال يستفسر عمن يكون، ونرى رده.

حسب الرد الذي تحصلنا نكون قد تأكدنا من أن العملية تمت بنجاح

تثبيت إضافة Continue.Dev

Continue.Dev هي إضافة مميزة متاحة على محرر الأكواد VSCode، تتيح التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي داخل بيئة التطوير، مما يسهل على المبرمجين تحسين الأكواد وتطويرها بكفاءة. سوف نرى خطوات تثبيت هذه الاضافة كالتالي:

نفتح محرر الأكواد VS Code الذي ثبتناه وننتقل إلى متجر الإضافات، نكتب Continue ثم نختار الإضافة Continue - Codestral Claude, and more من بين الخيارات التي ستظهر معنا.

نضغط الآن على خيار تثبيت Install وننتظر حتى يتم التثبيت.

في هذه المرحلة ستظهر لدينا أيقونة الإضافة Continue على شريط المحرر كما هو موضح في الصورة الآتية:

نبدأ الآن بضبط إعدادات الإضافة بالضغط على أيقونة الإعدادات ونفتح ملف configuration الخاص بالاضافة باتباع الخطوات الثلاث الموضحة بالصورة على التوالي:

سنجد أن الإعدادات الافتراضية بملف الإعدادات configuration كالتالي:

ما علينا سوى ضبطها بما يتوافق مع النموذج المحمل معنا، وننسخ المعلومات الآتية واحدة واحدة إلى الكود المتاح بالملف، أو نستبدل الأجزاء التي تحتاج لتعديلات مباشرةً إلى الكود الآتي:

  ]: "models" 
  }
     , "title": "DeepSeek Coder"
     , "model": "deepseek-r1:1.5b"
      "provider": "ollama"
   {
 , [
 }:  "tabAutocompleteModel" 
   , "title": "Tab Autocomplete Model"
,    "provider": "ollama"
    "model": "deepseek-coder:1.5b-base"
,{

كما توضح الصورة الآتية:

ملاحظة: يجب أن يكون اسم النموذج في الاعدادات هو نفس النموذج الذي قمنا بتحميله كما هو موضح في الصورة و نتأكد من حفظ التعديلات.

عند هذه المرحلة ستظهر لنا أداة Deepseek كما هو موضح في الصورة وبنفس الاسم الذي أطلقناه عليها DeepSeek Coder:

للتأكد من ضبط الأمور، سنجرب تشغيل النموذج كالآتي:

وبهذا سنقول عملية تثبيت ديبسيك Deepseek محليًا بمحرر فيجوال ستوديو كود VS Code قد اكتملت بنجاح. والآن سنبدأ باستخدامه واختبار جودته.

تجربة تشغيل الكود

كما سبق ووضحنا، يمكن الاستفادة من ديبسيك في الأعمال البرمجية بأكثر من طريقة، وأول طريقة سنتحدث عنها ونجربها هي طلب كود منه.

سنطلب من Deepseek كتابة كود برمجي لإنشاء متتالية فيبوناتشي للأعداد بين 0 و 100، ثم تشغيله على الـ Terminal في Visual Studio Code كالآتي:

وكما هو واضح، لقد حصلنا على كود كامل متوافق مع المطلوب. لنقله إلى الكود الفعلي الذي نعمل عليه، سنضغط على أيقونة تطبيق الكود Apply، ليظهر الكود في الملف المقابل مباشرةً كما هو موضح في الصورة التالية:

وعند اختبارنا للكود، ستظهر النتيجة بكل سهولة ودقة كما هو موضح بالصورة الآتية:

تصحيح الأخطاء

سنجرب في هذه المرة إعطاء نموذج ديبسيك كود به بعض الأخطاء ونطلب منه تصحيحها. لنفترض أنه لدينا كود برمجي بلغة بايثون لحساب القاسم المشترك الأكبر لعددين صحيحين GCD، ونريد إيجاد الخطأ في الكود وبعد ذلك تصحيحه. الكود الخاطئ هو التالي:

def pgcd(a, b):
   """حساب القاسم المشترك الأكبر لعددين باستخدام خوارزمية إقليدس"""
   while b != 0:
       a = b         a = b # خطأ في الحساب: لم يتم تحديث b بالقيمة الصحيحة
       b = a % b      # سيؤدي ذلك إلى خطأ منطقي لأنه يستخدم a بعد تحديثه
  return a             # خطأ في المسافة البادئة 

# الكود الرئيسي
print("احسب القاسم المشترك الأكبر")
number1 = int(input("ادخل الرقم الاول : "))
number2 = int(input("ادخل الرقم الثاني : "))

result = pgcd(number1, number2)
print (f"القاسم المشترك الأكبر بين {number1} و {number2} هو : {result}")

الأخطاء الموجودة في الكود الذي سنشاركه بالمحرر ونسأل ديبسيك عن صحته هي كالتالي:

خطأ في الحساب:
- في الحلقة while، يجب تحديث a وb بالقيم الصحيحة (a, b = b, a % b)
- الكود الحالي يعيد تعيين a = b قبل استخدامه، مما يؤدي إلى حساب خاطئ.
خطأ في المسافة البادئة:

return a ليس بمحاذاة while ويؤدي إلى خطأ عند التشغيل.

سنرى الآن إن كان ديبسيك Deepseek سينتبه لها ويحلها أم لا. لفعل ذلك، سنفتح أولًا ملف الكود كالتالي كما هو موضح في الصورة:

نعين الملف الذي نريد فتحه على محرر الأكواد فيجوال ستوديو كود، والذي سيفتح مباشرةً على محرر الأكواد Visual Studio Code بمجرد الضغط عليه وتعيينه. ما علينا سوى تحديد الكود الذي نريد اختباره، وسيظهر لنا اختصار لوحة المفاتيح Ctrl+L، نضغط عليه وسينتقل مباشرةً للدردشة مع Deepseek.

سنوضح هذه الخطوة بالتفصيل في الصورة التالية:

نطلب من Deepseek تصحيح الأخطاء الموجودة بالكود المشارك معه، وسيعيد لنا النتيجة الآتية، وسنضغط على خيار Apply لتنفيذ التصحيح في الكود الموجود بالملف مباشرةً.

وكما نلاحظ، لقد صحح دييبسيك الخطأين المتعمّدين اللذين تحدثنا عنهما بالأعلى، والعملية تمت بنجاح

أمان الكود و البيانات و استراتيجيات الحماية في ظل استخدام Deepseek

في ظل استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Deepseek، يصبح تأمين الكود والبيانات أمرًا بالغ الأهمية، إذ قد يكون هناك خطر تسرب بيانات شخصية إذا لم يتم تشفير المدخلات والمخرجات كما يجب. ولهذا السبب سنوضح في ما يلي بعض التدابير لحماية البيانات في ظل استخدام Deepseek

تعطيل تسجيل المدخلات الحساسة

يجب أن نتأكد من عدم تسجيل المدخلات التي تحتوي على بيانات حساسة، على سبيل المثال :

import os

sensitive_data = "1234-5678-9012-3456"      #  بيانات حساسة مثل رقم بطاقة على سبيل المثال
os.environ["SENSITIVE_INFO"] = sensitive_data  # تخزينها كمتغير بيئي بدلاً من ملف

منع إرسال البيانات عبر الإنترنت

نتأكد من أن Deepseek لا يرسل البيانات إلى الإنترنت. ويمكننا حظر اتصالات الشبكة عبر الجدار الناري للحماية Firewall باستخدام Windows Defender Firewall بجهاز الحاسوب الخاص بنا في حال استخدام نظام ويندوز، أو استخدام جدران الحماية المدمجة في أنظمة التشغيل الأخرى في حال استخدام أنظمة أخرى، مثل جدار pf على macOS وجدار UFW Uncomplicated Firewall على Linux.

ملاحظة: تجدر الإشارة إلى أن Deepseek عند وصله بفيجوال ستوديو كود سيعمل داخل محرر الأكواد فقط ولا يمتلك صلاحيات للوصول إلى الملفات أو البيانات خارج بيئة التطوير، مع ذلك الخطوات التي نقوم بها هي من أجل أخذ الحيطة لا أكثر.

إيقاف تشغيل Deepseek في محرر الأكواد VS : الإيقاف المؤقت و الإيقاف الكلي

في مرحلة ما، قد نحتاج أو نرغب في إيقاف تشغيل Deepseek R1 في Visual Studio Code، وهنا علينا اتباع الخطوات الآتية حسب طبيعة الإيقاف الذي نرغب به

الإيقاف المؤقت

من أجل إيقاف عمل ديب سيك مؤقتا بمحرر الأكواد VS Code، سنكتفي بفصله عن الرابط بينه وبين المحرر، وسنبحث عن أداة continue في Extensions ثم نضغط على خيار الإيقاف المؤقت Disable كما هو موضح كالتالي:

الإيقاف النهائي

من أجل التوقف كليًا عن استخدام ديبسيك في محرر أكوادنا، سنضغط على خيار إزالة التثبيت Uninstall بدلا من خيار Disable.

بعد ذلك نزيل Ollama كليا من إعدادات جهاز الحاسوب بحذف تثبيته أيضًا بالضغط على خيار Uninstall

ملاحظة: بمجرد إزالة اولا ما يتوقف تشغيل Deepseek تلقائيا.

الخاتمة

الى هنا نصل الى نهاية مقالنا، الذي وضحنا فيه كيفية تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي Deepseek على محرر الأكواد VS Code، للحصول على تجربة سهلة وسريعة ومرنة خلال عملنا البرمجي، مما يساعدنا في تسريع ورفع كفاءة تصحيح الأخطاء، واقتراح حلول ذكية، وتوليد أكواد متوافقة مع المعايير الحديثة.