准备好训练数据和权重后，我们就可以执行预训练了，预训练脚本在mindspeed-llm的examples/mcore/deepseek2_lite/pretrain_deepseek2_lite_16b_ptd_8p.sh 路径下，需要根据实际情况填写CKPT_SAVE_DIR、DATA_PATH、TOKENIZER_MODEL、CKPT_LOAD_DIR，注意DATA_PATH要填写到bin文件和idx文件的前缀，TOKENIZER_MODE在转换...
准备好训练数据和权重后,我们就可以执行预训练了,预训练脚本在mindspeed-llm的examples/mcore/deepseek2_lite/pretrain_deepseek2_lite_16b_ptd_8p.sh 路径下,需要根据实际情况填写CKPT_SAVE_DIR、DATA_PATH、TOKENIZER_MODEL、CKPT_LOAD_DIR,注意DATA_PATH要填写到bin文件和idx文件的前缀,TOKENIZER_MODE在转换之前...
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....
DeepSeek-V2-Lite的轻量级设计和高效性能使其在多个应用场景中具有广阔的前景。具体来说,它适用于以下场景: 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-Lit...
DeepSeek-V2-Lite是DeepSeek-AI团队最新发布的MoE模型,以其16B的总参数量和每个token仅激活2.4B参数的轻量化设计著称。相较于传统的大型LLM,DeepSeek-V2-Lite在保持高性能的同时,显著降低了计算资源需求,使得模型可以在单卡40G GPU上高效部署。这一特性不仅降低了硬件门槛,还使得模型能够更灵活地应用于各种实际场景...
执行后,可以看到训练日志: 至此,deepseekv2-lite的8卡训练实验完成。
FlashMLA 作为对 MLA 的推理侧优化,仅在少量应用 MLA 的模型(DeepSeek-V2/V3等)上有效。在本文中,我们使用具有较少参数量的 DeepSeek-V2-Lite-Chat 在单卡上完成部署测试,推荐运行以下指令下载对应模型权重。此外您也可以选择从 ModelScope 下载模型(链接:https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-V2...
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密集模型和16B...
我们第一时间在人工智能平台 PAI 上进行拆箱体验,本文将一步步带领用户安装 FlashMLA 软件库,运行内置 benchmark 对比 FlashMLA 和其他 MLA 实现的前向性能,并基于应用了 FlashMLA 的 vLLM 框架在本地部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。 本次实验将使用 PAI-DSW 进行开发,以下实验文档及代码也已发布至 PAI-No...
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密集模型和16B...