一、华为云产品与DeepSeek技术融合价值华为开发者空间为开发者提供了一站式云原生开发环境，整合了昇腾AI算力、鲲鹏处理器等根技术资源。结合华为云MaaS（大模型即服务），开发者可快速调用DeepSeek-R1/V3等开源大模型，实现从代码生成到部署的全流程优化。DeepSeek的RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术显著提升了代码生成的逻辑性和实用性，尤其在金融领域，其处理复杂业务逻辑和数据处理需求时表现突出。二、开发环境搭建与DeepSeek部署1. 开发环境准备华为云账号：完成实名认证后云主机部署：在开发者空间创建云主机（注意不要选择ARM型主机，内存4G以上），安装Ubuntu 22.04系统。DeepSeek部署：通过ollama工具部署DeepSeek-R1:1.5B模型，命令：bashcurl -fssl https://ollama.com/install.sh | shollama run deepseek-r1:1.5b验证模型：输入你好，<think>触发交互式问答。2. DeepSeek Token获取登录华为云MaaS控制台，进入“模型推理-旧版服务”，选择DeepSeek版本并领取200万免费Token，用于后续API调用。三、智能代码生成助手开发实践1. 功能设计场景：金融领域自动化代码生成。技术架构：前端：HarmonyOS NEXT应用（DevEco Studio 5.0.9）集成CodeGPT插件，调用DeepSeek API。后端：云主机部署DeepSeek模型，通过RESTful API与前端交互。知识库：基于RAG技术构建金融领域代码片段库，提升生成准确性。2. 关键代码实现python代码生成服务接口from flask import Flask, request import openai app = Flask(__name__) openai.api_key = "DeepSeek-API-Key" 从华为云MaaS获取 @app.route('/generate_code', methods='POST') def generate_code(): prompt = request.json'prompt' 调用DeepSeek生成代码 response = openai.Completion.create( engine="deepseek-r1", prompt=prompt, max_tokens=1000 ) return {'code': response.choices0.text.strip()} if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) 代码说明：通过Flask搭建API服务，集成DeepSeek的代码生成能力，支持自然语言指令转代码。3. RAG知识库构建数据集准备：收集金融领域GitHub开源项目代码（如量化交易策略、财务报表分析脚本）。向量索引生成：from langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsembeddings = OpenAIEmbeddings(api_key=“DeepSeek-API-Key”)database = Chroma.from_documents(code_dataset, embeddings)检索优化：通过昇腾云的稀疏路由算法提升检索效率，响应时间降低30%。四、应用效果与优化1. 实操展示输入指令：“生成基于Python的移动平均线策略代码，支持TA-Lib库调用。”输出示例：import talibimport pandas as pddef moving_average_strategy(data, short_window=5, long_window=20): signals = pd.DataFrame(index=data.index) signals'signal' = 0.0 signals'short_mavg' = talib.SMA(data'close', short_window) signals'long_mavg' = talib.SMA(data'close', long_window) signals'signal'short_window: = np.where(signals'short_mavg'short_window: > signals'long_mavg'short_window:, 1.0, 0.0) return signals 2.后续优化低代码扩展：通过Dify框架构建可视化界面，支持非技术人员配置生成规则。本次实践验证了华为开发者空间与DeepSeek在金融领域的协同价值，未来 结合华为云ModelArts Studio实现自动化部署，探索多模态代码生成（如结合金融数据图表生成分析脚本）。我正在参加【案例共创】第3期：基于华为开发者空间+DeepSeek实现智能代码生成助手 --金融领域代码自动化实践

一、技术融合价值与背景华为云与DeepSeek的合作为智能体开发提供了“大脑+手脚”的黄金组合：DeepSeek：作为语言基座，擅长需求理解与框架生成（中文问答准确率64.1%），可快速输出代码框架Manus：作为执行引擎，支持快速任务拆解，能自动调用浏览器、Excel等工具完成复杂流程华为云生态：通过ModelArts Studio提供昇腾算力支持，推理速度较GPU提升30%二、开发环境搭建1. 资源准备华为云账号：完成实名认证后，免费领取DeepSeek相关免费Token- 模型部署：在ModelArts Studio领取DeepSeek-R1-671B-4K模型（200万免费Token）通过ollama工具部署模型，命令：bashcurl -fssl https://ollama.com/install.sh | shollama run deepseek-r1:1.5b2. 工具链配置Dify编排平台：配置OpenAI-API兼容供应商，填入华为云模型API地址（需去掉/v1/chat/completions）Manus Studio：安装插件支持华为云API调用，设置执行超时阈值（建议300秒）三、智能体开发实践1. 功能设计场景：企业级软件开发自动化（如API接口开发、测试用例生成）技术架构：A用户需求 --> B(DeepSeek需求解析) B --> C{Manus任务拆解} C --> D代码生成 C --> E测试用例生成 D --> F代码部署 E --> F F --> G结果反馈 2. 关键代码实现python需求解析接口from flask import Flask, request import openai app = Flask(__name__) openai.api_key = "DeepSeek-API-Key" @app.route('/parse_demand', methods='POST') def parse_demand(): prompt = request.json'prompt' response = openai.Completion.create( engine="deepseek-r1", prompt=prompt, max_tokens=1000 ) return {'tasks': response.choices0.text.strip().split('\n')} 任务执行引擎 import subprocess def execute_task(task): if task'type' == 'code': subprocess.run('python', 'code_generator.py', task'params') elif task'type' == 'test': subprocess.run('pytest', task'params') 多智能体协作yaml协作配置文件smart_agents: - name: code_generator type: deepseek api_key: "your_deeepseek_token" - name: test_executor type: manus tools: - pytest - Selenium --- 四、应用效果与优化1. 实操案例输入指令：“开发用户登录API，支持OAuth2.0认证”输出流程：DeepSeek生成代码框架（耗时5秒）Manus自动创建Git分支并提交代码（耗时12秒）调用Postman生成测试用例（耗时8秒）部署至华为云函数计算（耗时30秒）性能优化昇腾加速：将模型推理部署至昇腾超节点，提升响应速度成本控制：通过华为云弹性伸缩策略，闲时自动释放GPU资源安全加固：启用华为云密钥管理服务（KMS）加密API密钥五、总结与展望本次实践验证了华为云+DeepSeek+Manus的技术组合优势：不但提升代码开发效率，而且华为云MaaS与ModelArts Studio提供稳定运行环境，支持企业级应用落地，未来会继续探索与华为云IoT、GaussDB的深度集成，构建端到端智能体。我正在参加【案例共创】第3期：基于华为云+DeepSeek打造企业级智能体开发实践 ——从需求拆解到自动化执行的技术链路

我们本来打算做短剧的，但是由于其他原因未经营，全新的企业，有ICP许可证和广播电视节目制作经营许可证。

在安装（只安装）hacs的时候出现的问题，难道是先要安装uniagnet吗？