AI.run("@hf/thebloke/deepseek-coder-6.7b-base-awq", { messages, stream: true, }); return new Response(stream, { headers: { "content-type": "text/event-stream" }, }); }, } satisfies ExportedHandler<Env>;Worker export interface Env { AI: Ai; } export default { async fetch(...
尽管规模较小，DeepSeek-Coder-Base 6.7B模型的性能与34B参数的CodeLlama相当，这证明了预训练语料库的高质量。为了增强DeepSeek-Coder-Base模型的zero-shot指令能力，使用高质量的指令数据对其进行了微调。这使得DeepSeek-Coder-Instruct 33B模型在一系列与编码相关的任务中优于OpenAI的GPT-3.5 Turbo，展示了其在代...
不过从下面的三个实验比较来说，DeepSeek的性能远好于其他模型或者验证方法，但是671B比7B的性能提升没...
为了进一步提高DeepSeek-Coder-Base模型的自然语言理解能力,论文基于DeepSeek-LLM 7Bcheckpoint进行了额外的预训练。这次额外的训练涉及处理包含自然语言、代码和数学数据的2B tokens的多样化数据集。结果是创建了一个新的、改进的代码模型,DeepSeek-Coder-v1.5。观察表明,DeepSeek-Coder-v1.5不仅保持了其前身在编码性能方...
另一份阿里云文档针对类似的 14B Qwen Coder 模型进行训练（微调）推荐使用具有 32GB 显存的 GPU (如 V100) 或更高规格。QLoRA 技术让我们可以在消费级 GPU 上微调 14B 模型，16GB 显存的 GPU（如 RTX A4000, RTX 4060 Ti 16GB）对于 4-bit QLoRA 来说是比较合适的选择，甚至 12GB 显存的 GPU 也有可能。
6 月 17 日发布的 DeepSeek-Coder-V2 在代码特定任务中达到与 GPT4-Turbo 相当的性能，进一步巩固了其在代码生成领域的地位。8 月 16 日，DeepSeek 同时发布 DeepSeek-Prover-V1.5 和 DeepSeek-Prover-V1，强化在数学证明领域技术优势；9 月 5 日，合并 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat，升级...
参数规模与模型能力的非线性关系可通过具体案例观察。在代码生成基准测试 HumanEval 中,DeepSeek-Coder-7B 的准确率达到 45.3%,虽然低于 GPT-4 的 76.3%,但相比 1.3B 参数的 CodeGen-Mono-1.3B(准确率 21.4%)呈现明显的性能跃升。这种边际效益递减现象解释了为何 7B 级别成为当前开源社区的热门选择。
docker cp/宿主机器的模型地址/deepseek-coder-6.7b-base/容器ID:/opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm/modelhub 3.4.2 编译模型trt_engines 上一步只是编译了trt库,trt要跑模型,还需要构建模型engine。 代码语言:bash AI代码解释 cd/opt/tritonserver/tensorrtllm_backend/tensorrt_llm/examples/llam...
2024年2月5日,发布DeepSeekMath,DeepSeekMath以DeepSeek-Coder-v1.5 7B为基础,继续在从Common Crawl中提取的数学相关token以及自然语言和代码数据上进行预训练,训练规模达5000亿token。DeepSeekMath 7B在竞赛级MATH基准测试中取得了51.7%的优异成绩,且未依赖外部工具包和投票技术,接近Gemini-Ultra和GPT-4的性能水平。