要部署DeepSeek Coder V2,您可以按照以下步骤进行: 1. 获取DeepSeek Coder V2的部署包或安装程序 您可以通过以下两种方式获取DeepSeek Coder V2: 使用Docker镜像: bash docker pull [deepseek-coder-v2的镜像名] 这种方式简化了安装过程,并确保环境的一致性。 从源码安装: bash git clone [deepseek-coder-...
运行DeepSeek-Coder-V2 执行 ollama run deepseek-coder-v2:16b 运行deepseek-coder-v2:16b,下载236b版本的根据执行ollama ls后列出来的模型名修改命令 运行DeepSeek-Coder-V2最好是有8G的显存,如果显存不够的话,可能会导致需要使用CPU运行模型进行推理,用CPU运行的话速度会慢很多 启动模型之后,可以执行ollama ...
deepseek-coder-v2-lite-16b部署 先在魔塔社区下载fp16精度的模型并将权重文件夹里面的文件设置权限chmod 640 weight/*,然后配置mindIE的配置文件路径,https改为false。执行mindservice_damon即可。在此之前使过2.0.T3.1的镜像,但是因为部署失败,所以就没有使用。 deepseek-coder-v2-16b部署 相同条件下,看一下8卡...
NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork795 Star5.4k New issue Open 教程地址:https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master/DeepSeek-Coder-V2 Activity Sign up for freeto join this conversation on GitHub.Already have an account?Sign in to comment...
3.2.2 DeepSeek-V2/V3官方部署方案 DeepSeek-V2架构模型(包括DeepSeek-V2/DeepSeek-V2-Coder/DeepSeek-V2.5)的部署方案未公开,而DeepSeek-V3的技术报告中披露了DeepSeek-V3架构模型(DeepSeek-V3/DeepSeek-R1)的系统部署方案。它针对大规模模型推理进行了优化,采用了PD分离的方案,在处理 Prefilling 和Decoding 两...
领先的开源人工智能代码助手。您可以连接任何模型和任何上下文,以在 IDE 内构建自定义自动完成和聊天体验 推荐以下开源模型: 聊天:llama3.1-8B 推理代码:deepseek-coder-v2:16b Top 嵌入模型 nomic-embed-text 模型默认存储路径:C:\Users\你的用户名\.ollama\models\blobs ...
为响应国家人工智能发展战略,推动教育智能化转型,兰州财经大学信息工程与人工智能学院已完成国产大模型DeepSeek-R1 V3(70B)及DeepSeek-Coder V2 (16B)的本地化部署工作。这一举措标志着学院在推动教学科研智能化、培养适应时代需求的复合型人才方面...
终端输入:ollama run deepseek-coder-v2 命令来自于ollama官网,模型大小为 8.9G。预估时间为1小时。可以选择其他人下载好的,替换到对应文件夹。 选择Cloud studio的原因是,可以直接用IDE的插件,比如腾讯云AI代码助手,用于体验部署好的模型。 自定义web UI ...
4.大规模场景：微调或高并发服务（千亿以上参数-如：deepseek-r1:671b，deepseek-V3:671b，qwen:110b，deepseek-coder-v2:236b）适用场景：模型微调、百级并发、低延迟响应 硬件配置：GPU：8+张显卡集群，显存≥80GB/卡 CPU：16核以上 内存：≥256GB 存储：RAID 0/10 NVMe SSD阵列（≥4TB）或分布式存储 网...
进入ollama官网,搜索"deepseek-coder-v2"大模型: 接下来选择模型的版本,点击下拉里面的"View all": 选择的模型要小于自己的显存哦,怎么查看显存在上篇文章里有。 选好模型之后,我们复制右边的这行代码:"ollama run deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q2_K"(选什么模型就复制对应的代码) 然后打开命令提示符...