DeepSeek-Coder-V2是一个开源的混合专家(MoE)代码语言模型,在特定代码任务中达到了与 GPT4-Turbo 相当的表现。具体来说,DeepSeek-Coder-V2 是基于 DeepSeek-V2 的中间检查点,进一步通过增加 6 万亿个标记进行预训练。通过这一持续的预训练,DeepSeek-Coder-V2 显著增强了 DeepSeek-V2 在编码和数学推理方面的能力...
具体来说,DeepSeek-Coder-V2 是从 DeepSeek-V2 的一个中间检查点进一步预训练而来的,增加了额外的 6 万亿个标记。通过这种持续的预训练,DeepSeek-Coder-V2 显著增强了 DeepSeek-V2 的编码和数学推理能力,同时在一般语言任务中保持了相当的性能。与 DeepSeek-Coder-33B 相比,DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务的...
1. 获取DeepSeek Coder V2的部署包或安装程序 您可以通过以下两种方式获取DeepSeek Coder V2: 使用Docker镜像: bash docker pull [deepseek-coder-v2的镜像名] 这种方式简化了安装过程,并确保环境的一致性。 从源码安装: bash git clone [deepseek-coder-v2的仓库地址] cd deepseek-coder-v2 # 如果项目包...
运行deepseek-coder-v2:16b,下载236b版本的根据执行ollama ls后列出来的模型名修改命令 运行DeepSeek-Coder-V2最好是有8G的显存,如果显存不够的话,可能会导致需要使用CPU运行模型进行推理,用CPU运行的话速度会慢很多 启动模型之后,可以执行ollama ps查看正在运行的模型 > ollamapsNAME ID SIZE PROCESSORUNTILdeepse...
首先，您得确保本地已经通过Ollama部署好了deepseek-coder-v2（还不会部署的朋友，可以进入我的主页，查看我上一篇文章，里面有详细的教学）。然后我们开始详细讲解怎么实现。第一步：下载Commet2GPT 在Visual Studio 2022 的菜单栏选择扩展--->管理扩展。如下图 图1：点击管理拓展 在进入的扩展管理器里面搜索：...
DeepSeek-Coder-V2将上下文长度从16K扩展到128K,这意味着它能够处理更复杂的代码结构和逻辑,为开发者提供更精准的代码补全和错误修正建议。这一特性在处理大型项目或复杂算法时尤为重要。 4. 开源与可定制性 作为开源项目,DeepSeek-Coder-V2遵循MIT许可协议,任何人都可以访问、学习并贡献于这一项目。这不仅降低了技...
推理代码:deepseek-coder-v2:16b Top 嵌入模型 nomic-embed-text 模型默认存储路径:C:\Users\你的用户名\.ollama\models\blobs 模型离线下载:https://pan.quark.cn/s/dbc3fdeffc68 命令行运行: ollama run deepseek-coder-v2:16b ollama run llama3.1:8b ...
结语 DeepSeek-Coder-v2的成功登顶不仅是DeepSeek公司技术实力的体现,更是整个开源编码模型领域的一次重要突破。我们有理由相信,在未来的日子里,DeepSeek-Coder-v2将继续发挥其卓越的性能和广泛的应用场景,为用户提供更加智能、便捷的服务。同时,我们也期待更多的开源编码模型能够涌现出来,共同推动AI技术的发展和普及。相...
DeepSeek-Coder-V2 沿袭了 DeepSeek-V2 的模型结构，总参数 236B，激活 21B，并在多个关键技术方面进行了提升：海量高质量数据： DeepSeek-Coder-V2 在 DeepSeek-V2 的基础上，继续预训练了 6 万亿 tokens，其中包含 60% 的源代码、10% 的数学语料和 30% 的自然语言语料。新数据来源包括 GitHub、Common ...
DeepSeek-Coder-V2 使用教程 访问DeepSeek-Coder-V2 的GitHub页面,了解模型的基本信息和特性。 根据需要选择合适的模型版本进行下载,例如DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base或DeepSeek-Coder-V2-Instruct。 阅读和遵循本地运行指南,设置环境并加载模型。 使用Huggingface的Transformers库或vLLM进行模型推理,执行代码生成、补全或...