Huggingface模型下载：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct AI快站模型免费加...
fromtransformersimportAutoTokenizerfromvllmimportLLM, SamplingParams max_model_len, tp_size =8192,1model_name ="deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) llm = LLM(model=model_name, tensor_parallel_size=tp_size, max_model_len=max_model_...
DeepSeek-Coder-V2是DeepSeek团队发布的开源专家混合模型,参数量高达2360亿,支持338种编程语言,在多个基准测试中表现优异,定价合理且采用MIT许可证,适用于商业和非商业用途,提供免费API标记,适合小型和个人项目。
DeepSeek-Coder-V2-Instruct 236B 21B 90.2 76.2 43.4 12.1 3.2 Code Completion Model#TP#APRepoBench (Python)RepoBench (Java)HumanEval FIM CodeStral 22B 22B 46.1 45.7 83.0 DeepSeek-Coder-Base 7B 7B 36.2 43.3 86.1 DeepSeek-Coder-Base 33B 33B 39.1 44.8 86.4 DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base 16B ...
Coder-V2-Lite-Base | 16B | 2.4B | 128k | [? HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base) | | DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct | 16B | 2.4B | 128k | [? HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct) | | Deep...
1.下载Deepseek大模型 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...
Huggingface模型下载:https:///deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 技术特点 DeepSeek-Coder-V2 沿袭了 DeepSeek-V2 的模型结构,总参数 236B,激活 21B,并在多个关键技术方面进行了提升: 海量高质量数据:DeepSeek-Coder-V2 在 DeepSeek-V2 的基础上,继续预训练了 6 万亿 tokens,其中包含 60% 的源代码、...
Hugging Face 模型镜像/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 我知道了,不再自动展开 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖...
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,体验聊天交互功能,直接与模型进行对话。
1 1 # DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct Lora 微调 2 2 3 - 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)。 3 + 本节我们简要介绍...