尧图网站建设 
用DeepSeek-V2做文本生成从零到跑通的完整指南【免费下载链接】DeepSeek-V2项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2当你需要一个大模型做文本生成又不想租用闭源接口时DeepSeek-V2 值得认真考虑。它是总参数 236B 的 MoE 大语言模型每个 token 只激活 21B支持 128k 上下文。本文带你从零跑通 DeepSeek-V2 文本生成5 分钟出第一段结果。为什么值得尝试稀疏激活236B 总参数只算 21BDeepSeek-V2 采用 DeepSeekMoE 架构每个 FFN 层有 160 个路由专家和 2 个共享专家每个 token 只挑选 6 个专家参与计算。总参数 236B实际激活 21B训练成本比 DeepSeek 67B 节省 42.5%。MLAKV 缓存少 93.3%多头潜在注意力MLA用低秩投影把 key 和 value 压缩存储。官方数据是 KV 缓存减少 93.3%最大生成吞吐提升到 5.76 倍长文本生成不再被显存卡脖子。中文基准拿得出手C-Eval 得 81.7CMMLU 得 84.0都超过 LLaMA3 70B 的 67.5 和 69.3。做中文文案、技术文档续写这类任务分数站得住。128k 长上下文config.json 里 max_position_embeddings 是 163840靠 YaRN 把 4096 的原始长度外推上去。塞一份长文档做摘要、抽取关键信息窗口够用。5分钟上手安装并跑通第一次生成环境准备准备 Python 3.8装好 torch 和 transformers 4.39 以上版本运行pip install torch transformers即可。官方 BF16 推理配置是 8 张 80GB GPU每张预留 75GB硬件不够强的话先看下面参数节再决定。获取模型文件本仓库就是完整的模型文件55 个 safetensors 权重分片加上 modeling_deepseek.py 等建模代码可直接使用。需要复制到别的机器时运行git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2并把下面示例的 model_name 换成你的本地路径。最小可运行示例import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name ./DeepSeek-V2 # 模型本地路径 tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue, device_mapsequential, torch_dtypetorch.bfloat16, attn_implementationeager)跑完后预期看到 55 个分片依次加载并打印每张 GPU 的占用情况。text 注意力机制可以描述为将查询和一组键值对映射到输出 inputs tokenizer(text, return_tensorspt) outputs model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue))终端会打印原句的后续内容顺着注意力机制的定义往下说。要做对话生成用 apply_chat_template 把消息包进聊天模板再喂入模板全文在 tokenizer_config.json 里。追求高吞吐就上 vLLM 做张量并行推理。关键参数与配置说明参数作用推荐值max_new_tokens新生成 token 上限100~256temperature随机度越低越稳0.3top_p核采样阈值0.95device_map权重在多卡上的切分方式sequentialtorch_dtype计算精度bfloat160.3 和 0.95 是模型自带 generation_config.json 里的官方默认值。⚠️ device_map 别写 auto会直接报错。要用 sequential并传入max_memory{i: 75GB for i in range(8)再按实际显存调整 GB 数。⚠️ 加载时爆显存先检查 max_memory 是否漏配、torch_dtype 是否误设成 float32。效果怎么看续写是否切题给半句话看它接着说同一主题还是跑题。拿官方提示词 The output is 举例DeepSeek-V2 会顺着注意力的定义把向量关系说完而不是岔到别的话题。长输出是否重复把 max_new_tokens 调到 512 生成长文。若第 3 句之后开始重复同一句式把 temperature 从 0.3 往下调或把 top_p 从 0.95 收到 0.8。指令遵循程度用 用 C 写快排 这类指令试一下。Base 模型给出可用代码就算合格若输出夹杂太多下面是你要的代码之类铺垫属正常现象对应的 Chat 版指令遵循更好。常见疑问显存不够能跑吗官方 BF16 需要 80GB×8 的 GPU。不够的话用 vLLM 做张量并行切分或找量化版本两者都需要额外折腾。Base 和 Chat 怎么选本仓库是 Base 模型适合文本续写和继续微调。要做多轮对话拿对应的 Chat 版本。能商用吗可以。代码是 MIT 协议模型也允许商用具体条款看仓库里的 LICENSE 文件。接下来可以做什么读技术报告搞懂 MLA 和 DeepSeekMoE 的实现细节用 vLLM 部署起来做高并发推理服务拿 Base 模型在自家领域数据上继续预训练【免费下载链接】DeepSeek-V2项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 用DeepSeek-V2做文本生成：从零到跑通的完整指南
用DeepSeek-V2做文本生成从零到跑通的完整指南【免费下载链接】DeepSeek-V2项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2当你需要一个大模型做文本生成又不想租用闭源接口时DeepSeek-V2 值得认真考虑。它是总参数 236B 的 MoE 大语言模型每个 token 只激活 21B支持 128k 上下文。本文带你从零跑通 DeepSeek-V2 文本生成5 分钟出第一段结果。为什么值得尝试稀疏激活236B 总参数只算 21BDeepSeek-V2 采用 DeepSeekMoE 架构每个 FFN 层有 160 个路由专家和 2 个共享专家每个 token 只挑选 6 个专家参与计算。总参数 236B实际激活 21B训练成本比 DeepSeek 67B 节省 42.5%。MLAKV 缓存少 93.3%多头潜在注意力MLA用低秩投影把 key 和 value 压缩存储。官方数据是 KV 缓存减少 93.3%最大生成吞吐提升到 5.76 倍长文本生成不再被显存卡脖子。中文基准拿得出手C-Eval 得 81.7CMMLU 得 84.0都超过 LLaMA3 70B 的 67.5 和 69.3。做中文文案、技术文档续写这类任务分数站得住。128k 长上下文config.json 里 max_position_embeddings 是 163840靠 YaRN 把 4096 的原始长度外推上去。塞一份长文档做摘要、抽取关键信息窗口够用。5分钟上手安装并跑通第一次生成环境准备准备 Python 3.8装好 torch 和 transformers 4.39 以上版本运行pip install torch transformers即可。官方 BF16 推理配置是 8 张 80GB GPU每张预留 75GB硬件不够强的话先看下面参数节再决定。获取模型文件本仓库就是完整的模型文件55 个 safetensors 权重分片加上 modeling_deepseek.py 等建模代码可直接使用。需要复制到别的机器时运行git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2并把下面示例的 model_name 换成你的本地路径。最小可运行示例import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name ./DeepSeek-V2 # 模型本地路径 tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue, device_mapsequential, torch_dtypetorch.bfloat16, attn_implementationeager)跑完后预期看到 55 个分片依次加载并打印每张 GPU 的占用情况。text 注意力机制可以描述为将查询和一组键值对映射到输出 inputs tokenizer(text, return_tensorspt) outputs model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue))终端会打印原句的后续内容顺着注意力机制的定义往下说。要做对话生成用 apply_chat_template 把消息包进聊天模板再喂入模板全文在 tokenizer_config.json 里。追求高吞吐就上 vLLM 做张量并行推理。关键参数与配置说明参数作用推荐值max_new_tokens新生成 token 上限100~256temperature随机度越低越稳0.3top_p核采样阈值0.95device_map权重在多卡上的切分方式sequentialtorch_dtype计算精度bfloat160.3 和 0.95 是模型自带 generation_config.json 里的官方默认值。⚠️ device_map 别写 auto会直接报错。要用 sequential并传入max_memory{i: 75GB for i in range(8)再按实际显存调整 GB 数。⚠️ 加载时爆显存先检查 max_memory 是否漏配、torch_dtype 是否误设成 float32。效果怎么看续写是否切题给半句话看它接着说同一主题还是跑题。拿官方提示词 The output is 举例DeepSeek-V2 会顺着注意力的定义把向量关系说完而不是岔到别的话题。长输出是否重复把 max_new_tokens 调到 512 生成长文。若第 3 句之后开始重复同一句式把 temperature 从 0.3 往下调或把 top_p 从 0.95 收到 0.8。指令遵循程度用 用 C 写快排 这类指令试一下。Base 模型给出可用代码就算合格若输出夹杂太多下面是你要的代码之类铺垫属正常现象对应的 Chat 版指令遵循更好。常见疑问显存不够能跑吗官方 BF16 需要 80GB×8 的 GPU。不够的话用 vLLM 做张量并行切分或找量化版本两者都需要额外折腾。Base 和 Chat 怎么选本仓库是 Base 模型适合文本续写和继续微调。要做多轮对话拿对应的 Chat 版本。能商用吗可以。代码是 MIT 协议模型也允许商用具体条款看仓库里的 LICENSE 文件。接下来可以做什么读技术报告搞懂 MLA 和 DeepSeekMoE 的实现细节用 vLLM 部署起来做高并发推理服务拿 Base 模型在自家领域数据上继续预训练【免费下载链接】DeepSeek-V2项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考