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...
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....
export ATB_LLM_BENCHMARK_ENABLE=1 打开ATB Models的目录,找到DeepSeek-V2的模型推理文件: cd /usr/local/Ascend/llm-model/examples/models ATB Model中的DeepSeek-V2模型推理文件 启动推理脚本,执行推理(自动输入文本“What's deep learning?”): bash run_pa.sh /home/qhl/Deepseek-V2-Lite/ 推理结果与性...
DeepSeek-V2-Lite模型参数量为16B，但每个token仅激活2.4B个参数，这使得它成为一个轻量级的MoE模型。与DeepSeek-V2相比，DeepSeek-V2-Lite的参数量减少了近10倍，但性能却毫不逊色。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...
DeepSeek-V2-Lite是一个高效的轻量级MoE模型,总参数量为16B,但每个token仅激活2.4B个参数,可在单卡40G GPU上部署。它采用多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,在多个英语和中文基准测试中展现出色性能,超过了同尺寸密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite的发布为MoE模型研究和应用开辟了新的方向。Huggingface模...
DeepSeek-V2-Lite-Chat 是 DeepSeek-V2 语言模型的精简版本,专为在特定 GPU 配置上进行高效部署和微调而设计。其采用了 MLA 和 DeepSeekMoE 等创新架构,旨在实现有效推理和经济训练。这个模型拥有 160 亿个参数,在英语和中文任务中表现出色。对于希望将先进的语言处理集成到应用程序中的开发人员和研究人员来说,Dee...
vllm serve DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-FP8 --gpu-memory-utilization 0.9 --trust-remote-code --max-model-len 10000 --enable-chunked-prefill=False --tensor-parallel-size 2 --enforce_eager Is it the same reason? robertgshaw2-neuralmagic commented on Aug 1, 2024 robertgshaw2-neuralmagic...
DeepSeek发布了DeepSeek-V2-Lite,这是他们先进的MLA(多头潜在注意力)模型的更易获取版本,引发了AI社区的兴奋。这个缩减版拥有160亿个参数,提供了高水平功能和计算可行性之间的平衡,适用于深入研究。其发布响应了社区对更小、开源的MoE(... 内容导读 DeepSeek发布了DeepSeek-V2-Lite,这是他们先进的MLA(多头潜在注...
DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model - Update for DeepSeek-V2-Lite · deepseek-ai/DeepSeek-V2@adc607e