Que sont DeepSeek Harness et DeepSeek Code Harness ?

Les termes font ici référence à un ensemble d'agents qui coordonne le contexte, les outils et les boucles de tâches autour de modèles de codage orientés DeepSeek.

DeepSeek Harness peut-il utiliser un fournisseur personnalisé ?

Utilisez ses champs de fournisseur personnalisé compatibles OpenAI documentés, entrez l'URL de base de TokenHub et lisez la clé API à partir d'une variable d'environnement.

Quel modèle dois-je utiliser avec le harnais DeepSeek ?

Choisissez un modèle de codage avec des appels d’outils natifs fiables, un contexte suffisant et une prise en charge vérifiée du protocole configuré.

DeepSeek Harness est-il la meilleure option pour mon projet ?

Les preuves de recherche disponibles sont trop limitées pour une meilleure affirmation universelle. Comparez la configuration, le succès des outils, la latence, le contexte et les coûts dans votre propre référentiel.

Que dois-je vérifier en cas de panne du harnais DeepSeek ?

Vérifiez l'URL de base, la variable d'environnement, la clé API, l'ID de modèle et la prise en charge de l'outil natif, puis utilisez les journaux TokenHub pour identifier si la demande est arrivée.

Guide de configuration du fournisseur personnalisé DeepSe...

DeepSeek Harness (dsh) peut ajouter TokenHub en tant que fournisseur personnalisé à partir de sa page Modèles. Chaque fournisseur doit déclarer un protocole réellement exposé par la passerelle. Pour TokenHub OpenAI Chat Completions, utilisez openai-completions avec https://us-api.tokenhub.com/v1.

DeepSeek Harness reste en version préliminaire pour les développeurs et ses responsables avertissent que les versions peuvent contenir des modifications importantes. Validez la connexion avec une tâche à faible risque avant d'utiliser un véritable référentiel.

Quand cette intégration convient

DeepSeek Harness est destiné aux workflows de développement qui combinent un modèle, des outils et un espace de travail dans un agent. Il conserve les fournisseurs, les modèles et les paramètres de session. Choisissez un ID de fournisseur stable avant de le créer afin de ne pas avoir à migrer ultérieurement les références de modèle et de session par défaut.

Démarrer DeepSeek Harness

Utilisez la commande officielle pour démarrer son interface utilisateur Web locale :

npx @deepseek-ai/dsh web

Cela démarre l'interface utilisateur locale et tente de l'ouvrir dans un navigateur. Lors de l'exécution sur SSH ou dans un environnement distant, suivez les instructions de l'interface utilisateur Web du projet pour l'adresse d'accès. Confirmez que l'interface utilisateur est accessible avant de configurer un fournisseur.

Préparez les informations d'identification et le modèle TokenHub

Créez une clé API dans le tableau de bord TokenHub et copiez un ID de modèle exact à partir du catalogue de modèles. Ne confiez jamais la clé à un référentiel et ne la partagez jamais.

Champ	Valeur
Identifiant du fournisseur	Utilisez un identifiant minuscule stable tel que `tokenhub`
Socle URL	`https://us-api.tokenhub.com/v1`
Protocole API	`openai-completions`
Informations d'identification	Clé TokenHub API
ID du modèle	ID exact du catalogue de modèles TokenHub

Ajouter le fournisseur personnalisé TokenHub

Ouvrez Settings → Models.
Choisissez Add a custom provider. Ne configurez pas TokenHub comme l'un des fournisseurs intégrés.
Entrez l'ID du fournisseur en minuscules, le nom d'affichage, la base URL, le protocole API et la clé API.
Ajoutez au moins un ID de modèle TokenHub exact à la liste des modèles et enregistrez.
Revenez au sélecteur de modèle, choisissez le fournisseur et le modèle que vous avez enregistrés, puis créez une nouvelle session pour le vérifier.

Un fournisseur ne peut utiliser qu’un seul protocole. Si une passerelle expose OpenAI Chat Completions, Responses et Anthropic Messages, créez un fournisseur distinct pour chaque protocole au lieu de les mélanger.

Les sessions enregistrées, les modèles par défaut et les informations d'identification font référence à l'ID du fournisseur. Pour le renommer, créez un nouveau fournisseur, sélectionnez un nouveau modèle par défaut, puis migrez les anciens paramètres si nécessaire.

Ajouter un modèle manuellement en cas d'échec de la découverte

Le Model catalog peut utiliser Fetch available models pour récupérer une liste de modèles. Cela dépend d’une réponse de modèles de liste compatible et constitue une commodité et non une condition préalable.

Si la récupération échoue ou renvoie une liste vide :

Conservez la base URL, le protocole et la clé API correctes.
Saisissez manuellement l’ID de modèle complet de TokenHub.
Enregistrez le fournisseur et envoyez une simple demande à partir d’une nouvelle session.
Confirmez le modèle, l'état et l'utilisation dans les journaux de requêtes TokenHub.

Un échec de découverte ne signifie pas à lui seul que le modèle est indisponible.

Configuration avancée dans settings.yaml

La page Modèles couvre les champs de routage : clé API, nom d'affichage, base URL, protocole et ID de modèle. Configurez la saisie d'image, l'effort de raisonnement, les remplacements de compatibilité, les en-têtes de requête, les délais d'attente et la stratégie de nouvelle tentative dans $DSH_HOME/settings.yaml.

Par exemple, déclarez l'entrée d'image uniquement lorsque le modèle exact la prend en charge :

llm-pi-ai:
  providers:
    tokenhub:
      apiKeyEnv: TOKENHUB_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: __API_BASE_URL__/v1
      models:
        - id: YOUR_TOKENHUB_MODEL_ID
          input: [text, image]

Le guide officiel indique que l'adaptateur lit les modifications settings.yaml enregistrées lors de la requête suivante, normalement sans redémarrage. N'ajoutez pas de remplacements tels que supportsDeveloperRole ou maxTokensField de manière spéculative ; utilisez-les uniquement lorsque la passerelle les requiert ou rejette la demande par défaut.

Vérifiez que les demandes atteignent TokenHub

Confirmez que le fournisseur et le modèle sont enregistrés sur la page Modèles.
Créez une nouvelle session et sélectionnez le modèle TokenHub.
Exécutez une tâche à faible risque, comme expliquer un fichier ou résumer un court bloc de code.
Confirmez l'ID exact du modèle, l'état de la réponse et l'utilisation dans les journaux TokenHub.
Testez ensuite les outils, les tâches longues et la saisie d'images, une fonctionnalité à la fois.

Une session existante conserve le modèle enregistré dans son journal de session. Après avoir modifié la valeur par défaut, vérifiez avec une nouvelle session.

Dépannage

Symptôme	Que faire
Le fournisseur doit être renommé	Créez un nouveau fournisseur et resélectionnez le modèle par défaut ; ne comptez pas sur le renommage en place.
La récupération des modèles disponibles échoue	Ajoutez manuellement l'ID de modèle TokenHub complet ; la découverte est facultative.
404 ou erreur de format de requête	Recherchez `openai-completions`, `https://us-api.tokenhub.com/v1` et aucun chemin de point de terminaison complet dans la base URL.
Les paramètres avancés ne s'appliquent pas	Inspectez le `$DSH_HOME/settings.yaml` ; le formulaire Modèles de base ne contient pas de champs de raisonnement, d'image, de délai d'attente ou de nouvelle tentative.
L'ancienne session ignore une nouvelle valeur par défaut	Créez une nouvelle session ; les sessions avec requêtes conservent leur modèle d'origine.

Configuration de l'API du harnais DeepSeek

Qu’est-ce que le harnais DeepSeek ?