进入主目录 - 你应该能看到一个llama.cpp文件夹和一个DeepSeek-R1-GGUF文件夹。--threads == 你拥有的CPU核心数 --ctx-size == 输出的上下文长度 --n-gpu-layers == 卸载到GPU的层数（从上表获取）根据可用的显存，使用以下公式确定要卸载到GPU的层数：n_offload = floor((GPU_
DeepSeekMath: 以DeepSeek-Coder-v1.5 7B 为基础,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 51.7% 的成绩,接近 Gemini-Ultra 和 GPT-4 的性能水平。 DeepSeek 视觉 - 语言模型类 DeepSeek-VL: ...
DeepSeek-Coder-V2 官方网站:https://huggingface.co/LoneStriker/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF DeepSeek-Coder-V2 文档:https://huggingface.co/LoneStriker/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF DeepSeek-Coder-V2GitHub仓库:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2 DeepSeek-Coder-V2 社区论坛:htt...
python3 -m pip install -r requirements.txt # generate GGUF model python convert-hf-to-gguf.py <MODEL_PATH> --outfile <GGUF_PATH> --model-name deepseekcoder # use q4_0 quantization as an example ./quantize <GGUF_PATH> <OUTPUT_PATH> q4_0 ./main -m <OUTPUT_PATH> -n 128 -p ...
DeepSeek-Coder论文地址:When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence DeepSeekMoE论文地址:Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models DeepSeek-V2论文地址:A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model ...
DeepSeek-v2.5-1210:是DeepSeek在2024年9月发布的模型,结合了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2-Instruct的功能。模型在多种任务上表现出色,包括语言理解和代码生成。支持最长128K的上下文长度,适用于需要处理大量上下文信息的应用场景。 DeepSeek-v3:2024年12月发布的模型,包括基础模型DeepSeek-V3-Base和聊天模型...
llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = deepseek2 llama_model_loader: - kv 1: general.name str = DeepSeek-Coder-V2-Instruct llama_model_loader: - kv 2: deepseek2.block_count u32 = 60 llama_model_loader: - kv 3: deepseek2.context_length u32 = 163840 llama_model_...
当然可以。只需要替换代码中的模型地址,比如换成"deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base",不需要其他额外配置。 Q2:怎么调高并发? 可以在控制台设置副本数,也可以开启负载均衡,HAI 会自动做并发处理。 Q3:我能接数据库、缓存服务吗? 可以接入腾讯云数据库(MySQL、Redis)等,只要在服务里加上相关SDK和连接配置即...
GGUF(llama.cpp) GPTQ(exllamav2) How to use the deepseek-coder-instruct to complete the code? 8. Resources 9. License 10. Citation 11. Contact [ Homepage] | [🤖 Chat with DeepSeek Coder] | [🤗 Models Download] | [Discord] | [WeChat (微信)] Paper Link👁️ 1. Introduction...
ktransformers 团队(之前以 DeepSeek-V2 的本地 CPU/GPU 混合推理开源项目而闻名)宣布支持 DeepSeek R1 和 V3 模型。在本地运行 671B DeepSeek-Coder-V3/R1 的 Q4_K_M 版本,仅需 14GB VRAM 和 382GB DRAM。 >> 展示了显著的性能提升,预填充速度和解码速度相比 llama.cpp 有大幅提升 (预填充速度最高...