V2-Lite-Instruct) | | DeepSeek-Coder-V2-Base | 236B | 21B | 128k | [? HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Base) | | DeepSeek-Coder-V2-Instruct | 236B | 21B | 128k | [? HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct) ...
Huggingface模型下载：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct AI快站模型免费加...
- [DeepSeek-Coder-V2](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2) - [ ] DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct FastApi 部署调用 - [ ] DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct langchain 接入 - [ ] DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct WebDemo 部署 - [ ] DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct vLLM 部...
继去年11月发布最强开源代码模型 DeepSeek-Coder 和今年5月发布最强开源 MoE 模型 DeepSeek-V2 后,DeepSeek 再度突破技术壁垒,发布了全新升级的 DeepSeek-Coder-V2。 Huggingface模型下载:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 技术特点 DeepSeek-Coder-V2 沿袭了 DeepSeek-V2 的模型结构...
DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence - deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2
model_type: str = "deepseek_v2" vocab_size: int = 102400 hidden_size: int = 4096 intermediate_size: int = 11008 moe_intermediate_size: int = 1407 num_hidden_layers: int = 30 num_attention_heads: int = 32 num_key_value_heads: int = 32 n_shared_experts: Optional[int] = None n...
DeepSeek-Coder-V2 使用教程 访问DeepSeek-Coder-V2 的GitHub页面,了解模型的基本信息和特性。 根据需要选择合适的模型版本进行下载,例如DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base或DeepSeek-Coder-V2-Instruct。 阅读和遵循本地运行指南,设置环境并加载模型。 使用Huggingface的Transformers库或vLLM进行模型推理,执行代码生成、补全或...
访问DeepSeek-Coder-V2 的GitHub页面,了解模型的基本信息和特性。根据需要选择合适的模型版本进行下载,例如DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base或DeepSeek-Coder-V2-Instruct。阅读和遵循本地运行指南,设置环境并加载模型。使用Huggingface的Transformers库或vLLM进行模型推理,执行代码生成、补全或其他编程辅助任务。访问DeepSeek官网...
#DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct Lora 微调 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对Qwen2-7B-Instruct 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:[知乎|深入浅出Lora](https://zhuanlan.zhihu.com/p/650197598)。
这两天有个新模型引起了不少关注,那就是DeepSeek-Coder-V2。这个模型是DeepSeek-Coder的最新升级版,相比之前的版本有了很大的提升,特别是在编码任务方面的表现令人惊艳。