proxyai的代码补全怎么做(语言-python)

Question

用proxyai接入deepseek和qwen的代码补全

我没有找出有什么问题，调用api也是没问题的

但是在使用代码补全时右下角转了几圈后就无事发生，也没有报错，

原本用着proxyai插件自带的模型代码补全功能也是可以的，但是太贵了🤪

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你提到使用 ProxyAI 插件进行代码补全时，调用 DeepSeek 和 Qwen 的 API 没有报错，但补全功能没有响应（右下角转了几圈后无事发生），这可能是以下几个原因导致的。下面我将从 问题分析、解决方案 以及 示例代码 三个方面来详细说明。

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一、问题分析

1. API 调用正确性问题

   • 虽然 API 没有报错，但可能返回的数据格式不正确，导致 ProxyAI 无法解析。
   • 或者 API 返回的是错误内容，比如空结果或异常数据。

2. ProxyAI 配置问题

   • 可能未正确配置模型参数（如 model_name、temperature 等）。
   • 可能未正确设置 API 地址、密钥等信息。

3. 代码补全逻辑缺失

   • ProxyAI 的插件可能只支持其自带模型，而对第三方模型（如 DeepSeek、Qwen）的补全逻辑未实现或需要额外配置。

4. 网络/权限问题

   • 尽管 API 调用没有报错，但可能存在网络延迟、超时或权限不足的问题。

5. 插件兼容性问题

   • ProxyAI 可能对某些模型的支持不够完善，导致无法触发补全功能。

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二、解决方案

1. 确认 API 响应是否正常

• 使用 Python 脚本手动调用 DeepSeek 或 Qwen 的 API，查看返回值是否符合预期。

import requests

def test_api_call(prompt):
    url = "https://api.deepseek.com/v1/completions"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "model": "deepseek-coder",  # 根据实际模型名修改
        "prompt": prompt,
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 100
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    print("Status Code:", response.status_code)
    print("Response:", response.json())

# 测试调用
test_api_call("def hello_world():")

重点： 如果 API 返回了合法的 JSON 数据（如包含 choices 字段），说明 API 调用是正常的；否则需要检查密钥、模型名称等。

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2. 检查 ProxyAI 配置文件

• 查看 ProxyAI 的配置文件（如 .proxyai/config.yaml 或 .proxyai/settings.json）中是否设置了正确的模型参数和 API 地址。

models:
  deepseek:
    api_url: "https://api.deepseek.com/v1/completions"
    api_key: "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"
    model_name: "deepseek-coder"
    temperature: 0.7
    max_tokens: 100

重点： 确保 model_name 与 API 支持的模型名称一致，否则 API 可能返回错误。

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3. 添加自定义模型支持

如果 ProxyAI 不支持直接调用 DeepSeek 或 Qwen 的补全功能，你可以尝试通过自定义脚本或插件方式实现。

示例：使用 Python 实现补全逻辑（伪代码）

import proxyai

def custom_completion(prompt):
    # 调用 DeepSeek API
    response = call_deepseek_api(prompt)
    if response.get("error"):
        return None
    return response["choices"][0]["text"]

# 注册到 ProxyAI
proxyai.register_completion_function("deepseek", custom_completion)

重点： 你需要确保 ProxyAI 支持注册自定义补全函数，或者自行修改插件源码实现该功能。

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4. 调试 ProxyAI 日志

• 启动 ProxyAI 时开启调试模式，查看是否有隐藏的错误或警告信息。

proxyai --debug

重点： 日志中可能会显示 API 调用失败、模型加载失败等信息，帮助你定位问题。

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5. 考虑替代方案

如果 ProxyAI 对第三方模型支持有限，可以考虑以下替代方案：

| 工具 | 是否支持 DeepSeek/Qwen | 优点 | |------|------------------------|------| | Ollama | ✅ | 支持本地运行模型，无需 API | | LangChain + LlamaCpp | ✅ | 自定义模型支持强 | | Hugging Face Inference API | ✅ | 支持多种模型，包括 Qwen |

重点： 如果不想付费，推荐使用 Ollama 在本地部署模型，体验更稳定。

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三、总结

| 问题点 | 解决方案 | |--------|----------| | API 调用无响应 | 检查 API 响应是否正常，确保模型名称和密钥正确 | | ProxyAI 配置错误 | 检查配置文件中的 API 地址、模型名、密钥等 | | 补全逻辑缺失 | 添加自定义补全函数或使用其他工具 | | 日志未显示错误 | 开启 Debug 模式查看隐藏信息 | | 性价比低 | 考虑使用 Ollama 或 Hugging Face Inference API 替代 |

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如果你愿意提供具体的 ProxyAI 配置内容或调用日志，我可以进一步帮你定位问题。希望这些方法能解决你的问题！