4.1 GGUF量化实战 Python from llama_cpp import Llama llm = Llama( model_path="deepseek-r1-q4_0.gguf", n_ctx=4096, n_gpu_layers=20 ) print(llm("你好"))量化等级对比：4.2vLLM部署方案 Bash # 安装环境 pip install vllm==
DeepSeek-Coder-V2论文地址:Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence DeepSeek-V3论文地址:DeepSeek-V3 Technical Report DeepSeek-R1论文地址:DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning DeepGEMM官方项目地址:DeepGEMM: clean and efficient FP8 G...
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: 开源的视觉 - ...
LLMs之Inference:ktransformers的简介、安装和使用方法、案例应用(仅需一张4090即可部署671B的DeepSeek-Coder-V3/R1【GPU在线量化为INT4】)之详细攻略 LLMs:ktransformers的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略-CSDN博客 测试环境 使用了 Intel Xeon Gold 6454S CPU (单/双插槽,32/64 核),4090/4090D GPU...
max_new_tokens 1000:设置生成 token 的最大数量。 参考资料 GitHub 地址:https://github.com/kvcache-ai / ktransformers 本地化 671B DeepSeek-Coder-V3 / R1 教程:https://github.com/kvcache-ai / ktransformers / blob / main / doc / en /DeepseekR1_V3_tutorial.md...
DeepSeek-Coder-V2的Q4_K_M版本仅需21GBVRAM和136GB DRAM,即可在本地桌面机上运行。在BigCodeBench上的表现优于GPT4-0613。 >>DeepSeek-Coder-V2速度:通过MoE卸载和注入高级内核,实现了2K提示预填充速度为126 tokens/s,生成速度为13.6 tokens/s。
max_new_tokens 1000:设置生成 token 的最大数量。 参考资料 GitHub 地址:https://github.com/kvcache-ai / ktransformers 本地化 671B DeepSeek-Coder-V3 / R1 教程:https://github.com/kvcache-ai / ktransformers / blob / main / doc / en /DeepseekR1_V3_tutorial.md...
max_new_tokens 1000:设置生成 token 的最大数量。 参考资料 GitHub 地址:https://github.com/ kvcache-ai / ktransformers 本地化 671B DeepSeek-Coder-V3 / R1 教程:https://github.com/ kvcache-ai / ktransformers / blob / main / doc / en / DeepseekR1_V3_tutorial.md...
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...
示例：DeepSeek Coder V2可能支持比 V1 更长的代码上下文，而DeepSeek V3可能使用稀疏激活来降低推理...