1、部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat (1)模型介绍 (2)下载模型 01.开始下载 (base) ailearn@gpts:~$ mkdir -p /data/sdd/models ; cd /data/sdd/models (base) ailearn@gpts:/data/sdd/models$ git lfs install ; git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat.git 02....
DeepSeek-V2-Lite 有 27 层,隐藏维度为 2048。它还采用了 MLA,并有 16 个注意头,其中每个头的维度为 128。它的 KV 压缩维数为 512,但与 DeepSeek-V2 略有不同,它不压缩查询。对于解耦的查询和键,它的每个头部维度为 64。DeepSeek-V2-Lite 也采用了 DeepSeekMoE,除了第一层之外的所有 ffn 都被替换为...
本文首先针对deepseek-v2-chat这个大模型价格屠夫的模型特点和技术架构进行介绍,之后以LLaMA-factory为训练和推理框架,进行SFT微调训练和推理测试。 deepseek-v2-chat巧妙的将attention注意力机制和MoE网络架构与大模型相结合,通过模型算法与架构的升级,提升了推理和训练效率,最终呈现的就是成本的优化和商业市场价值的转化。
3.1 DeepSeek V2模型训练 由于机器资源限制,这里基于QLoRA指令微调(SFT)DeepSeek V2的lite版(DeepSeek-V2-Lite-Chat),使用之前文章介绍的LLaMA-Factory框架。 国内网络环境下LLaMA-Factory部署:AI智能体研发之路-模型训练篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用_llama训练框架-CSDN博客...
如题: 啥时候能够支持 deepseekv2 的微调呢?Owner hiyouga commented Jun 3, 2024 LLaMA-Factory/src/llamafactory/extras/constants.py Lines 364 to 370 in 0f01500 "DeepSeek-MoE-16B-v2-Chat": { DownloadSource.DEFAULT: "deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat", DownloadSource.MODELSCOPE: "...
2.2.3 微调for Chat 2、到145B Table 6:DeepSeek 67B vs MoE-140B+ 【24.5 24.5.6 DeepSeek-V2】 一、总述 1.1 简述 Figure 1:DeepSeek的先进性 1.2 本文的重大创新:MLA 二、设计 Figure 2:DeepSeek-V2的架构 2.1 MLA Figure 3:MHA\GQA\MQA\MLA图示 Table 1:四种注意力的KV Cache比较 Table 8:...
DeepSeek-V2-Lite-Chat 是 DeepSeek-V2 语言模型的精简版本,专为在特定 GPU 配置上进行高效部署和微调而设计。其采用了 MLA 和 DeepSeekMoE 等创新架构,旨在实现有效推理和经济训练。这个模型拥有 160 亿个参数,在英语和中文任务中表现出色。对于希望将先进的语言处理集成到应用程序中的开发人员和研究人员来说,Dee...
如果你想试用这个模型,可以从Hugging Face下载权重文件,或者通过AMA平台直接使用。还可以免费试用DeepSeek Chat平台,只需注册账号即可。在界面中选择Coder V2选项就能开始体验。 我们来做几个测试。首先,我们让它生成一个Python版本的贪吃蛇游戏程序,代码解释详细且运行正常。
> **注意**:微调 DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct 模型需要 4×3090 显卡。 ## 模型下载 使用modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型,第一个参数为模型名称,参数 cache_dir 为模型的下载路径。 在/root/autodl-tmp 路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后请及时保存文件...
deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat · Hugging Face 模型下载|评估结果| 模型架构| API平台| 许可证引用纸张链接👁️ DeepSeek-V2:一个强大、经济、高效的专家混合语言模型 1.简介上周,DeepSeek-V2的发布和热议引发了人们对MLA(Multi-head潜在注意力)的广泛兴趣!社区中的许多人建议开源一个较小的教育部模...