要部署DeepSeek Coder V2,您可以按照以下步骤进行: 1. 获取DeepSeek Coder V2的部署包或安装程序 您可以通过以下两种方式获取DeepSeek Coder V2: 使用Docker镜像: bash docker pull [deepseek-coder-v2的镜像名] 这种方式简化了安装过程,并确保环境的一致性。 从源码安装: bash git clone [deepseek-coder-...
运行deepseek-coder-v2:16b,下载236b版本的根据执行ollama ls后列出来的模型名修改命令 运行DeepSeek-Coder-V2最好是有8G的显存,如果显存不够的话,可能会导致需要使用CPU运行模型进行推理,用CPU运行的话速度会慢很多 启动模型之后,可以执行ollama ps查看正在运行的模型 > ollamapsNAME ID SIZE PROCESSORUNTILdeepse...
deepseek-coder-v2-lite-16b部署 先在魔塔社区下载fp16精度的模型并将权重文件夹里面的文件设置权限chmod 640 weight/*,然后配置mindIE的配置文件路径,https改为false。执行mindservice_damon即可。在此之前使过2.0.T3.1的镜像,但是因为部署失败,所以就没有使用。 deepseek-coder-v2-16b部署 相同条件下,看一下8卡...
DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence - deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2
首先，您得确保本地已经通过Ollama部署好了deepseek-coder-v2（还不会部署的朋友，可以进入我的主页，查看我上一篇文章，里面有详细的教学）。然后我们开始详细讲解怎么实现。第一步：下载Commet2GPT 在Visual Studio 2022 的菜单栏选择扩展--->管理扩展。如下图 图1：点击管理拓展 在进入的扩展管理器里面搜索：...
3.2.2 DeepSeek-V2/V3官方部署方案 DeepSeek-V2架构模型(包括DeepSeek-V2/DeepSeek-V2-Coder/DeepSeek-V2.5)的部署方案未公开,而DeepSeek-V3的技术报告中披露了DeepSeek-V3架构模型(DeepSeek-V3/DeepSeek-R1)的系统部署方案。它针对大规模模型推理进行了优化,采用了PD分离的方案,在处理 Prefilling 和Decoding 两...
领先的开源人工智能代码助手。您可以连接任何模型和任何上下文,以在 IDE 内构建自定义自动完成和聊天体验 推荐以下开源模型: 聊天:llama3.1-8B 推理代码:deepseek-coder-v2:16b Top 嵌入模型 nomic-embed-text 模型默认存储路径:C:\Users\你的用户名\.ollama\models\blobs ...
终端输入:ollama run deepseek-coder-v2 命令来自于ollama官网,模型大小为 8.9G。预估时间为1小时。可以选择其他人下载好的,替换到对应文件夹。 选择Cloud studio的原因是,可以直接用IDE的插件,比如腾讯云AI代码助手,用于体验部署好的模型。 自定义web UI ...
同时将模型名称更改为你想使用的,在我的情况下是DeepSeek Coder V2。 完成后保存它。现在我们可以用本地模型使用它了。 让我们请求它生成一个Python程序来乘以两个数字。 发送请求,正如你所看到的,它正在生成代码,让我们等一下。 好了,完成了,你可以在这里查看代码,看起来不错。
作者: Project KVCache.AI, collaborated with Approaching AITL;DR我们和 Approaching AI 联合开源了一套能够仅用单张显卡 21GB VRAM 配合 136GB 内存就可以在本地高效推理 236B DeepSeek-(Coder)-V2 的框架 KTra…