在DeepSeek-V3发布之际,看样子是事先和几个主流的开源框架有过沟通和合作,sglang、vllm、tensorrt-llm、lmdeploy这几个框架实现day-1支持deepseek-v3;同时sglang也支持用AMD卡部署、MindIE也直接支持了华为升腾卡的部署。然而,回溯到DeepSeek-V2时期,各框架的支持顺序和支持力度则呈现出明显的差异,这背后反映了不...
## DeepSeek 推出新版 DeepSeek v2.5.12.10 模型,性能大幅提升 DeepSeek 发布了 DeepSeek v2.5.12.10 模型,作为 v2.5 系列的最终版本,该模型在数学、编码、写作和角色扮演等方面表现出显著改进。此外,DeepSeek 聊天平台新增了免费网络搜索功能。 模型性能提升:DeepSeek v2.5.12.10 在数学、编码、写作和角色扮演...
深度求索(DeepSeek),成立于2023年,专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术,挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源,深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型,如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek
众所周知，深度求索母公司幻方之前是做量化交易的，本身就开发了萤火超算平台，其在AI基础设施层上的工程经验很丰富。在这次论文中提到DeepSeek-V2模型的训练框架和优化策略，有以下一些关键点：1.HAI-LLM框架:这是一个由研究团队内部工程师开发的高效轻量级训练框架,用于训练DeepSeek-V2模型。2.16路零气泡流水线并行...
使用如下命令,开始部署DeepSeek V2 Lite Chat模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUAD_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3python-m vllm.entrypoints.openai.api_server--model deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat--port11434--tensor-parallel-size4--gpu-memory-utilization0.9--max-model-len...
中国AI团队开源模型DeepSeek V2性能比肩GPT-4 价格只有GPT-4的1% 原本需要投入上亿美元才能训练好的大语言模型，被中国一家初创公司给硬生生地压至数百万美元就能训练出来。这家来自杭州的初创公司深度求索（DeepSeek）12月26日在微信公众号上宣布全新的开源大模型DeepSeek V3，并大方公布53页的技术论文，披露该模型的...
基于实现技术、设计目标等的差异，推理LLM与通用LLM有很大不同，这种不同也会影响到LLM应用。· 从应用角度推理LLM有什么不同 DeepSeek V1、V2、V3均为通用型LLM。DeepSeek V1基于Transformer的经典稠密模型。DeepSeek V2在稠密架构基础上引入稀疏注意力机制。DeepSeek V3采用了稀疏激活的混合专家架构（MoE）。Deep...
DeepSeek V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是DeepSeekLLM(dense)的升级版本。 主要特点:训练经济、推理高效。 模型尺寸:236B,其中激活参数21B。 上下文长度:128K 相较于他的前一代DeepSeek LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。
DeepSeek V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是DeepSeek LLM(dense)的升级版本。 主要特点:训练经济、推理高效。 模型尺寸:236B,其中激活参数21B。 上下文长度:128K 相较于他的前一代DeepSeek LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。
DeepSeek Prover V2 系列模型有两个尺寸：7B 和 671B 参数。DeepSeek-Prover-V2-671B 在 DeepSeek-V3-Base 基础上进行训练，推理性能更强。DeepSeek-Prover-V2-7B 则基于 DeepSeek-Prover-V1.5-Base 构建，上下文长度得到了扩展，最高可达 32K token。其中，DeepSeek-Prover-V2-671B 在神经定理证明（neural...