deepseek-v2/v3采用了MoE架构来减少计算,deepseek-v2是包含160个routed experts(每次激活6个experts)和2个shared experts, 总共236B,每次激活21B; deepseek-v3是包含256个routed experts(每次激活8个experts)和1个shared expert,总共671B,每次激活37B。相比于同参数量级的dense模型,能够大大减少推理计算量;同时配...
此外，DeepSeek-Coder-V2 支持的编程语言数量从 86 种增加到 338 种，并将上下文长度从 16K 扩展到 ...
通过这种方式训练,可以用6G显存轻松训练一个7B的模型。我的笔记本也能训练大模型辣!太酷啦! 环境配置 在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下,你还需要安装一些第三方库,可以使用以下命令: pip install transformers==4.35.2 pip install peft==0.4.0 pip install datasets==2.10.1 pip inst...
与DeepSeek-Coder-33B相比,DeepSeek-Coder-V2在代码相关任务、推理和一般能力的各个方面都取得了显著进展。此外,DeepSeek-Coder-V2将其对编程语言的支持从86个扩展到338个,同时将上下文长度从16K扩展到128K。在标准基准评估中,DeepSeek-Coder-V2在编码和数学基准中表现优于闭源模型,如GPT4-Turbo、Claude 3 Opus和G...
通过这种方式训练,可以用6G显存轻松训练一个7B的模型。我的笔记本也能训练大模型辣!太酷啦! 环境配置 在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下,你还需要安装一些第三方库,可以使用以下命令: pip install transformers==4.35.2 pip install peft==0.4.0 pip install datasets==2.10.1 pip insta...
DeepSeek-V3 中 MLA 的 KV 压缩维度 (dc) 设置为 512,Query 压缩维度 (d') 设置为 1536,解耦 Key 的头维度 (dr) 设置为 64。这种设计在保证模型性能的同时,大幅减少了显存占用和计算开销。 至于这个MLA是如何通过程序实现的,大家可以自行研究,反正挺绕的,没准你在尝试过程中解决了一个小问题,那么下一个...
MLA希望在模型能力不变基础上，KV cache 显存占用和计算效率上有相对优秀的表现。1.2.1 Low-Rank Key...
DeepSeek-Coder-V2 DeepSeek-R1-Distill-Qwen DeepSeek images 01-DeepSeek-7B-chat FastApi.md 02-DeepSeek-7B-chat langchain.md 03-DeepSeek-7B-chat WebDemo.md 04-DeepSeek-7B-chat Lora 微调.ipynb 04-DeepSeek-7B-chat Lora 微调.md 05-DeepSeek-7B-chat 4bits量化 Qlora 微调...
MLA希望在模型能力不变基础上，KV cache 显存占用和计算效率上有相对优秀的表现。1.2.1 Low-Rank Key...