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) ...
model_id="mlx-community/Mistral-Large-Instruct-2407-4bit", start_layer=0, end_layer=0, n_layers=88 ), }, ### deepseek v2 "deepseek-coder-v2-lite": { "MLXDynamicShardInferenceEngine": Shard( model_id="mlx-community/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-4bit-mlx", start_layer=0, end_...
import mlx.nn as nn from .switch_layers import SwitchGLU @dataclass class ModelArgs: 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: ...
目前，Qwen3系列模型已在Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台上开源，均遵循Apache 2.0许可证。在部署方面，其博客提到，建议开发者使用SGLang和vLLM等框架，并推荐本地部署的开发者使用Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp等工具。值得一提的是，Qwen3模型采用了不同的命名方案，后训练模型不再使用“-Instruct”...
模型后训练的第二个阶段(步骤3和4)则涉及由合成数据驱动的监督微调,目的在于实现几个关键目标。 首要目标,就是提升模型在多种任务上的非推理性能。 后训练流程的这一环节(步骤3)利用了团队精选的提示词,通过基线模型 (Llama 3.3 70B Instruct) 以及Qwen2.5 7B Math和Coder模型生成合成数据。 这些数据随后经过团队...
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct / config.json config.json1.49 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Shirong Ma提交于10个月前.Upload folder using huggingface_hub 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859 ...
4. API Platform We also provide OpenAI-Compatible API at DeepSeek Platform:platform.deepseek.com, and you can also pay-as-you-go at an unbeatable price. 5. How to run locally Here, we provide some examples of how to use DeepSeek-Coder-V2-Lite model. If you want to utilize DeepSeek...
同时,为了增加数学和代码数据量,研发人员使用了Qwen2.5-Math和Qwen2.5-Coder来生成教科书、问答对和代码片段等合成数据。 预训练过程分为三个阶段: 在第一阶段,模型在超过3000亿个token上进行了预训练,上下文长度为4K个token。这一阶段为模型提供了基本语言技能和一般知识;在第二阶段,其通过增加STEM、编程和推理任务...
目前,Qwen3系列模型已在Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台上开源,均遵循Apache 2.0许可证。在部署方面,其博客提到,建议开发者使用SGLang和vLLM等框架,并推荐本地部署的开发者使用Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp等工具。 值得一提的是,Qwen3模型采用了不同的命名方案,后训练模型不再使用“-Instruct”后缀,...
目前,Qwen3系列模型已在Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台上开源,均遵循Apache 2.0许可证。在部署方面,其博客提到,建议开发者使用SGLang和vLLM等框架,并推荐本地部署的开发者使用Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp等工具。 值得一提的是,Qwen3模型采用了不同的命名方案,后训练模型不再使用“-Instruct”后缀,...