DeepSeek在5月6号重磅开源了其最新的 MoE架构的LLM底座DeepSeek-V2,总参数量为236B,每个token的激活参数量为21B,支持上下文长度为128K tokens。在DeepSeek-V2的模型结果层面,有两个值得关注的点: Multi-head …
K, V)=\operatorname{softmaxed}\left(Q_{2} K_{1}^{T}\right) \overrightarrow{V_{1}}+\operatorname{softmaxed}\left(Q_{2} K_{2}^{T}\right) \overrightarrow{V_{2}} \\ \operatorname
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。 图片 chat模型 ...
1. 比如著名的vLLM「这是其介绍页面、这是其对应的GitHub、其论文则为:Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention,当然了,我也写了一篇专门介绍vLLM的博客,详见《一文通透vLLM与其核心技术PagedA...
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。 ModelContext LengthDownloadDeepSeek-V2128k HuggingFaceDeepSeek-V2-Chat(RL)128k HuggingFace ...
DeepSeekV2、V3 和 R1 是一系列由 DeepSeek 开发的大型语言模型(LLMs),它们在架构设计、训练方法和应用场景上都有所不同。 技术原理 DeepSeek V2 架构:DeepSeek V2 采用了 Mixture-of-Experts (MoE) 架构,这种架构允许模型根据输入动态选择不同的“专家”来处理任务,从而提高了计算效率 。
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。
接下来开始安装vLLM,根据官方文档[3]来操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install vllm 注意 使用pip默认安装的是基于CUDA 12.1编译的,它也兼容CUDA 12.2和12.4等环境。但如果你的CUDA版本是CUDA 11.8,你需要一些指定版本的操作。
在成本效率方面,相比V1的稠密模型,V2模型节约了42.5%的训练成本,减少了推理时93.3%的KV-cache显存占用,将生成的吞吐量也提升到了原来的5.76倍。借助YaRN优化的长度外推训练方法,模型的上下文能力得以扩展到了128k大小。下面我们结合代码和技术报告,对Deepseek-V2模型进行详细的解读。
训练设施在卡间使用NVLink和NVSwitch,节点间使用InfiniBand交换机,通信优化已经全部拉满。并行策略全部使用自研的HAI-LLM实现。 另外,Deepseek-V2结合算法和工程,提出了资源感知专家负载均衡的方法,保证了专家并行的几个机器雨露均沾,不会出现有些机器空转,有些机器过度占用的情况。在训练时,结合模型本身的专家ensemble...