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....
打开你的浏览器,访问 http://localhost:8080(端口号可能需要根据你的 docker-compose.yml 文件中的配置进行调整)。你应该能够看到 deepseek-coder-v2 的本地服务,并验证其功能是否正常。 如果在部署过程中遇到任何问题,你可以检查 Docker 和 Docker Compose 的日志来获取更多信息: bash docker-compose logs ...
低资源场景:DeepSeek-V2-Lite可以在资源受限的设备上运行,如移动设备、嵌入式系统等,为这些设备提供强大的语言处理能力。 高效推理:对于需要快速推理的场景,如在线问答、机器翻译、文本生成等,DeepSeek-V2-Lite能够迅速给出准确的答案或生成高质量的文本。 多任务学习:DeepSeek-V2-Lite支持多任务学习,能够同时处理多...
1、https://github.com/vllm-project/vllm.git 2、格瑞图:GPTs-0064-部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 3、努力犯错玩AI:轻量级MoE模型DeepSeek-V2-Lite: 16B参数,2.4B活跃参数,40G可部署,高效的MoE模型 4、ZHANG Mingxing:本地可用的 GPT-4 级别代码助手,仅需24GB 显卡和 136GB 内存 - DeepSeek-V2 (2) ...
高效部署 DeepSeek-V2-Lite模型可以在单卡40G GPU上进行部署，这使得它更容易被应用于各种实际场景中。与需要更大内存的模型相比，DeepSeek-V2-Lite的部署成本更低，也更加灵活。性能表现 DeepSeek-V2-Lite模型在多个英语和中文基准测试中都取得了优异的性能：在多个基准测试中，DeepSeek-V2-Lite的性能超过了7B密集...
请问我用这个demo在linux运行v2需要安装哪些环境?谢谢 import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) ...
核心摘要 行业要闻及简评:1)DeepSeek-V2性价比优势凸显,有望加速应用端推广部署。5月6日,幻方量化旗下的AI公司深度求索(DeepSeek)发布全新第二代MoE大模型DeepSeek-V2。Deepseek-V2等国产大模型对标国际主流大模型持续追赶,持续提升国产大模型能力,同时成本控制成果显著,综合定价策略来看,性价比优势凸显,有望加速下游...
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 ...
教程地址:https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master/DeepSeek-Coder-V2 👍 3 Contributor guoday commented Jul 3, 2024 Thank you very much for your contribution. We will guide those who need SFT to this link. Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already hav...
高效部署 DeepSeek-V2-Lite模型可以在单卡40G GPU上进行部署,这使得它更容易被应用于各种实际场景中。与需要更大内存的模型相比,DeepSeek-V2-Lite的部署成本更低,也更加灵活。 性能表现 DeepSeek-V2-Lite模型在多个英语和中文基准测试中都取得了优异的性能: ...