Consider setting --max-model-len to a smaller value. 但是我也想就此请教一下long context length为啥消耗显存那么多? beep-bebop commented Aug 6, 2024 注意到这句话—— The model has a long context length (163840). This may cause OOM errors during the initial memory profiling phase, or resu...
采用8.1万亿个token的多样化高质量预料预训练,在进行全面的预训练之后,进行监督微调(SFT)以及强化学习(RL),充分发挥模型性能。 官方于5月16日发布了可消费级显卡部署的lite版模型:DeepSeek-V2-Lite,总参数16B,激活函数2.4B,上下文长度32K,降低用户私有化部署成本。 中文评测集效果对比(官方发布,仅供参考): 各大厂商...
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。
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 MoE 层。每个 MoE 层由 2 个共享专家和 64 个路由专家组成,每个专家的中间隐藏维数为 1408。在路由的专家中...
4.1 SFT`数据 4.2 RL:GRPO TimeLines: 24.5.6 DeepSeek-V2:MoE 24.3.11 DeepSeek VL:1.3b、7b 24.2 DeepSeekMath:数学 24.1.25 DeepSeek-Coder:代码 24.1 DeepSeekMoE 24.1 DeepSeek LLM,基于LLaMA 官网:chat.deepseek.com/huggingface.co/deepseek image.png API开放平台:platform.deepseek.com/u,500万...
2024.05.16: We released the DeepSeek-V2-Lite. 2024.05.06: We released the DeepSeek-V2.3. Model DownloadsModel#Total Params#Activated ParamsContext LengthDownload DeepSeek-V2-Lite 16B 2.4B 32k 🤗 HuggingFace DeepSeek-V2-Lite-Chat (SFT) 16B 2.4B 32k 🤗 HuggingFace DeepSeek-V2 236B 21B...
预训练后,我们还对DeepSeek-V2-Lite进行长上下文扩展、SFT,并获得一个名为DeepSeek-V2-Lite chat的聊天模型。 7.如何在本地运行要使用BF16格式的DeepSeek-V2-Lite进行推断,需要40GB*1个GPU。推断与Huggingface的Transformers 您可以直接使用Huggingface的Transformers进行模型推断。文本完成导入火炬从transformers导入Auto...
基于推理速度，国外有大佬推测R1-preview可能用的是V2 Lite模型作为base（MoE16B参数量，激活参数2.4B）...
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...
format=vl_chat_processor.sft_format, system_prompt="", ) prompt = sft_format + vl_chat_...