一、介绍 DeepSeek-VL2,这是一系列先进的大型混合专家 (MoE) 视觉语言模型,其显著改进了其前身 DeepSeek-VL。DeepSeek-VL2 在各种任务中都表现出卓越的能力,包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSe...
该模型系列由三个变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2,分别具有 1.0B、2.8B 和 4.5B 激活参数。与现有的开源密集和基于 MoE 的模型相比,DeepSeek-VL2 以相似或更少的激活参数实现了具有竞争力或最先进的性能。 二、部署过程 基础环境最低要求说明: 环境名称版本信息1 Ubuntu ...
这里尝试着部署DeepSeek-VL2-Tiny, 直接按照readme文档操作就行,克隆项目,创建虚拟环境,install 依赖,如果需要UI 交互,选择gradio版本,然后就会自己下模型 目前只支持 GPU 部署 PS C:\Users\Administrator\Documents\GitHub\DeepSeek-VL2> pip install -e .[gradio] 然后根据 显存大小选择合适的命令 # vl2-tiny...
DeepSeek-R1:在R1-Zero基础上引入冷启动数据(少量 SFT)优化后的版本,解决输出问题并提升推理能力。 DeepSeek-R1-Distill:从R1蒸馏到小型开源模型(如 Qwen、Llama)的轻量级推理模型,性能接近原版但更易部署。 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base 进行训练,DeepSeek-R1-Distill 模型基于开源模...
DeepSeek-VL2-Tiny：拥有33.7亿参数（10亿激活参数），适合资源有限或需要快速部署的应用场景。DeepSeek-VL2-Small：拥有161亿参数（28亿激活参数），在保持高性能的同时，降低了计算需求。DeepSeek-VL2（未明确标注参数，但可推测为更高参数配置）：适合对性能和准确性有更高要求的应用场景。综上所述，DeepSeek...
DeepSeek-VL2系列模型包括DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2。其中，DeepSeek-VL2基于DeepSeekMoE-27B构建，具有4.5B激活参数，在激活参数相同或更少的情况下，实现了与现有开源密集型模型和MoE基础模型相当或最先进的性能。 今天，硅基流动联合深度求索团队，在SiliconCloud首发上线推理加速版...
DeepSeek-VL 系列(包括 1.3B 和 7B 模型)在相同模型尺寸下,在视觉 - 语言基准测试中性能先进或有竞争力。 DeepSeek-VL2: 先进的大型混合专家(MoE)视觉 - 语言模型系列, 有DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2 三个变体,分别具有 10 亿、28 亿和 45 亿激活参数。
DeepSeek-VL2-tiny is built on DeepSeekMoE-3B (total activated parameters are 1.0B). 3. Quick Start Installation On the basis ofPython >= 3.8environment, install the necessary dependencies by running the following command: pip install -e . ...
这里我们主要使用PaddleMIX封装好的deepseek-vl2-tiny模型。 模型加载会有点久,请耐心等候~~~ In [ ] import paddle from paddlenlp.transformers.llama.tokenizer_fast import LlamaTokenizerFast from paddlemix.models.deepseek_vl2 import DeepseekVLV2Config, DeepseekVLV2ForCausalLM from paddlemix.processors....
DeepSeek-VL2系列模型包括DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2。其中,DeepSeek-VL2基于DeepSeekMoE-27B构建,具有4.5B激活参数,在激活参数相同或更少的情况下,实现了与现有开源密集型模型和MoE基础模型相当或最先进的性能。 今天,硅基流动联合深度求索团队,在SiliconCloud首发上线推理加速版Deep...