2024年5月6日github发布,deepSeek V2是一个MoE大模型,一共236B参数,每个token激活21B参数,支持上下文长度128K。预训练使用8.1T token,使用SFT和RL后训练。设计了新结构,包括DeepSeekMoE、attention结构Multi-head Latent Attention(MLA),其他结构基本沿用DeepSeek 67B模型的方式。 相比DeepSeek 67B模型,节省了42.5%...
作者: Project KVCache.AI, collaborated with Approaching AITL;DR我们和 Approaching AI 联合开源了一套能够仅用单张显卡 21GB VRAM 配合 136GB 内存就可以在本地高效推理 236B DeepSeek-(Coder)-V2 的框架 KTra…
无需下载，网络搜索“aicbo”就能免费试用开源模型包含236B和16B两种参数规模DeepSeek-Coder-V2：总参 236B（即官网和 API 版模型），单机 8*80G 可部署，单机 8*80G 可微调https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2/blob/main/paper.pdf（需要技巧）DeepSeek-Coder-V2-Lite：总参 16B，激活 2.4B...
逻辑上产生错误。 但在个人实际工作中,官方完整版的deepseek-v2-chat(236B)还是非常好用的,对于agent的开发,回复效果上强于gpt3.5,回复速度上快于gpt4.0。接入dify平台上直接就可以使用,由于采用OpenAI兼容的API规范,配置和使用过程都很流畅。最重要的是,真便宜!测试用了6万token才花费了0.07元! 如何部署Dify智...
该教程为 DeepSeek-V2-Lite-Chat 一键部署 Demo,只需克隆并启动该容器,直接复制生成的 API 地址,即可对模型进行推理体验。1. 模型简介DeepSeek-V2,这是一种强大的专家混合 (MoE) 语言模型,其特点是经济的训练和高效的推理。它总共包含 236B 个参数,其中每个令牌激活 21B 个参数。与 DeepSeek 67B 相比,Deep...
DeepSeek-Coder-V2与DeepSeek-V2相比,各有所长,前者更擅长理科,后者更擅长文科。该模型和相关代码、论文全部开源,免费商用,无需申请,提供两种规模:236B和16B,并支持API服务和本地私有化部署。 全球顶尖的代码、数学能力 DeepSeek-Coder-v2沿用DeepSeek-v2的模型结构,总参数236B,激活21B,在代码、数学的多个榜单上...
【中文大模型DeepSeek-V2.5】带你全面认识DeepSeek:使用DeepSeek 236B进行Text-to!机器学习吴恩达 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 4.1万 106 25:21 App 国产之光DeepSeek-V3本地部署教程,开源最强大模型,训练成本仅需280万GPU小时,性能比肩顶尖模型!AI/大模型教程/大模型部署 5294 8 09:...
根据幻方Al公众号数据,DeepSeek-V2以236B总参数、21B激活,大致达到70B—110BDense的模型能力。与目前主流大模型相比,DeepSeek-V2均表现出色:中文综合能力(AlignBench)在开源模型中最强,与GPT-4-Turbo,文心4.0等闭源模型在评测中处于同一梯队;英文综合能力(MT-Bench)与最强的开源模型LLaMA3-70B同处第一梯队,超过最强...
我们基于DeepSeekMoE框架发布了具有16B和236B参数的DeepSeek-Coder-V2,包括基础模型和指令模型,公开提供。 模型 总参数量 激活参数量 上下文长度 下载链接 DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base 16B 2.4B 128k 🤗 HuggingFace DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct 16B 2.4B 128k 🤗 HuggingFace DeepSeek-Coder-V2-Base 236...
deepseek-coder-v2有16b和236b两个版本,对于我羸弱的PC而言,只能跑得动16b的。 在命令行执行 ollama pull deepseek-coder-v2 下载模型文件,如果需要下载236b版本的执行 ollama pull deepseek-coder-v2:236b 也可以执行ollama run deepseek-coder-v2下载模型并启动,不过个人更喜欢分步骤操作。