(1)首先,提出了一种混合引擎,分别采用不同的并行策略进行训练和推理,以实现更高的 GPU 利用率。(2)其次,利用具有大批量大小的 vLLM(Kwon et al.,2023)作为推理后端来加速推理速度。(3)第三,精心设计一种调度策略,用于将模型卸载到 CPU 并将模型加载回 GPU,从而在训练速度和内存消耗之间实现了近乎最佳的平衡...
DeepSeek V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是DeepSeekLLM(dense)的升级版本。 主要特点:训练经济、推理高效。 模型尺寸:236B,其中激活参数21B。 上下文长度:128K 相较于他的前一代DeepSeek LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。 采用8.1万亿个token...
3. 我们坚持了一贯朴实无华、真诚直接的开源风格,技术报告、模型权重、vllm推理代码都开源了: GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V2 希望聚集开源社区智力,加速AGI时代到来。 4. 未来还会持续给大家带来更惊艳的开源模型(希望有机会可以“明目张胆”的说超过了GPT4-Turbo),所以大家不用担心模型断更,也不用担心API...
目前可以使用vllm的实现，具体见这个pr：https://github.com/vllm-project/vllm/pull/4650 ...
DeepSeek V3大模型的训练成本比Meta的Llama-3.1还要低10倍以上，图为深度求索公司的图标。（深度求索官网）DeepSeek V3的训练仅消耗2048张美国科技巨头英伟达特制的弱化版H800晶片，训练总时长也只有278万个GPU小时（即显卡训练LLM所需的处理时间，现实时间约两个月）。相比之下，Llama-3.1采用1万6000张更先进的...
由于HuggingFace的限制,当前开源代码在GPU上运行时的性能比我们内部代码库慢。为了促进我们模型的有效执行,我们提供了一个专门的vllm解决方案,该解决方案优化了我们模型的运行性能。 3. 评估结果 基础模型 在Needle In A Haystack (NIAH)测试中,DeepSeek-V2在所有上下文窗口长度上表现良好,直到128K。
DeepSeek V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是DeepSeek LLM(dense)的升级版本。 主要特点:训练经济、推理高效。 模型尺寸:236B,其中激活参数21B。 上下文长度:128K 相较于他的前一代DeepSeek LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。
1.HAI-LLM框架:这是一个由研究团队内部工程师开发的高效轻量级训练框架,用于训练DeepSeek-V2模型。2.16路零气泡流水线并行:这是一种并行策略,将模型的不同层分配到不同的设备上,形成一个流水线。"零气泡"意味着尽量减少设备之间的空闲等待时间,提高并行效率。3.8路专家并行:这是一种将模型分成多个子模型(专家)...
DeepSeek V3的训练仅消耗2048张美国科技巨头英伟达特制的弱化版H800晶片,训练总时长也只有278万个GPU小时(即显卡训练LLM所需的处理时间,现实时间约两个月)。 相比之下,Llama-3.1采用1万6000张更先进的H100晶片,都需要训练3080万个GPU小时。单单计算晶片的成本,就至少耗资6.4亿美元。
为了促进模型的高效执行,团队提供了专用的 vllm 解决方案,可以优化有效运行模型的性能。 3、评价结果 基础型号 标准基准 有关更多评估详细信息,例如少样本设置和提示,请查看论文。 上下文窗口 Needle In A Haystack(NIAH) 测试的评估结果。DeepSeek-V2 在高达128K的所有上下文窗口长度上都表现良好。