需通过三种方式集成DeepSeek Coder：一、安装jupyter-deepseek插件启用内联补全；二、配置本地Ollama加载deepseek-coder:33b-instruct-q4_K_M模型并调用HTTP接口；三、借助VS Code的DeepSeek插件补全后复制粘贴至Notebook执行。
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如果您希望在Jupyter Notebook环境中利用DeepSeek Coder的代码生成与补全能力，需通过本地扩展或后端服务方式将其接入。以下是实现集成的具体操作路径：
一、使用jupyter-deepseek插件安装扩展
该方法通过社区维护的Jupyter Lab扩展，将DeepSeek Coder模型作为内联补全后端接入编辑器。插件支持自动识别Python单元格并触发代码建议。
1、在终端中激活目标Python环境，执行命令：pip install jupyter-deepseek。
2、运行命令启用Lab扩展：jupyter labextension install @jupyter-deepseek/lab。
3、启动Jupyter Lab：jupyter lab --allow-root，进入界面后打开任意.ipynb文件。
4、右键单击代码单元格，在上下文菜单中选择“Enable DeepSeek Coder Completion”。
二、配置本地Ollama服务桥接调用
此方式不依赖云端API，将DeepSeek-Coder-33B-instruct模型加载至本地Ollama运行时，再由Jupyter内核通过HTTP请求调用其推理接口，确保数据不出本地。
1、下载并安装Ollama客户端，随后拉取模型：ollama pull deepseek-coder:33b-instruct-q4_K_M。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
2、启动服务：ollama serve，确认端口4433处于监听状态。
3、在Notebook首个单元格中运行初始化代码：import requests; DEEPSEEK_URL = "http://localhost:11434/api/generate"。
4、定义补全函数，设置prompt模板为当前cell内容+光标位置上下文，调用requests.post发送JSON请求。
三、通过VS Code + Jupyter双环境间接协同
利用VS Code对DeepSeek Coder插件的原生支持，在编辑器侧完成智能补全后，将生成代码复制粘贴至Jupyter Notebook对应单元格执行，形成轻量级人工协同流程。
1、在VS Code扩展市场中搜索并安装“DeepSeek Coder Assistant”官方插件。
2、打开一个.py文件，输入函数签名如def calculate_ema(prices, window):，按下Tab键触发补全。
3、补全完成后，选中整段代码，按Ctrl+C复制。
4、切换至已打开的Jupyter Notebook页面，新建Code单元格，按Ctrl+V粘贴并执行。
