apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) # 应用prompt chat template,组织llm的输入 model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device) generated_ids = model.generate( model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512 ) # 调用模型,生成文本 ...
Croco.Cpp is a 3rd party testground for KoboldCPP, a simple one-file way to run various GGML/GGUF models with KoboldAI's UI. (for Crocorico.Cpp, in Cuda mode mainly!) - Add MiniCPM, Deepseek V2 chat template + clean up `llama_chat_apply_t… · Nexesenex/
ngxson changed the title Add MiniCPM, Deepseek LITE chat template + clean up llama_chat_apply_template_internal Add MiniCPM, Deepseek V2 chat template + clean up llama_chat_apply_template_internal Jun 27, 2024 fairydreaming approved these changes Jun 28, 2024 View reviewed changes Collabora...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path deepseek-ai/deepseek-moe-16b-chat \--finetuning_type lora \--quantization_bit4\--template deepseek \--flash_attn auto \--dataset_dir data \--dataset oaast_sft_zh \--cutoff_len4096\...
简介:AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战 一、引言 5月6日私募基金幻方发布DeepSeek-V2,千亿级模型,每百万Tokens仅需1元-2元。5月15日,字节发布白菜价的豆包大模型,5月21日阿里、百度相机大幅下调甚至免费开放自家商用模型接口,大模型价格战正式打响。而被誉为大模型价格屠夫的“Dee...
模型:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2 Demo:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat 1、简介 DeepSeek-V2总共包含 236B 个参数,其中每个令牌激活 21B 个参数。与DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2实现了更强的性能,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,并将最大生成吞...
在Needle In A Haystack(NIAH)测试中,DeepSeek-V2在所有上下文窗口长度上表现良好,直到128K。 chat模型 我们在AlpacaEval 2.0和MTBench上评估了我们的模型,展示了DeepSeek-V2-Chat-RL在英语对话生成上的竞争力。 Chinese Open Ended Generation Evaluation
深度求索昨晚宣布开源他们第二代 MoE 模型 DeepSeek-V2,支持 128K 上下文窗口,在主流的大模型能力测试集上都有不俗的表现,特别是知识、数学、推理、编程方面能力处于前列,而且成本直接低出一个数量级,到底表现怎么样,本着务实的态度,这篇文章结合 LangChain 的 LangG
DeepSeek-V2 performs well across all context window lengths up to 128K. Chat Model Standard Benchmark | Benchmark | Domain | QWen1.5 72B Chat | Mixtral 8x22B | LLaMA3 70B Instruct | DeepSeek V1 Chat (SFT) | DeepSeek V2 Chat(SFT) | DeepSeek V2 Chat(RL) | |:---:|:---:|:...
和DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2节约了42.5%训练成本,推理的KV Cache节约了93.3%,最大吞吐是之前的576%。 模型链接和下载 DeepSeek-V2系列模型现已在魔搭ModelScope社区开源,包括: DeepSeek-V2-Chat: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat DeepSeek-V2: https://modelscope.cn/model...