/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724
Библиотека
gguf
Опубликована
8 сен 2024

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724, разработанной deepseek-ai.

933скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 сен 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий подготовлен legraphista с использованием llama.cpp и предназначен для локального запуска и генерации текста, прежде всего для задач программирования и взаимодействия в формате чата, поддерживаемых исходной моделью.

Модель распространяется в форматах GGUF с различными уровнями квантизации: от Q8_0 до Q2_K, включая варианты Q5, Q4, Q3 и IQ. Доступны файлы размером примерно от 85,95 до 250,62 ГБ, все варианты разделены на несколько частей. Для ряда конфигураций Q4 и ниже применена IMatrix-квантизация, призванная повысить качество при уменьшении размера. Исходный тип данных модели — BF16. Сведения об архитектуре, количестве параметров, длине контекста, языках и поддерживаемых модальностях в README не указаны.

Сильная сторона репозитория — широкий выбор квантизаций и готовность к использованию с экосистемой llama.cpp, что позволяет подбирать компромисс между размером файлов и качеством. Ограничениями являются очень большой объём моделей, необходимость объединения или корректной работы с разделёнными файлами, а также возможное снижение качества на низких уровнях квантизации. Модель распространяется по лицензии deepseek-license; указана категория лицензии other и ссылка на файл LICENSE.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724

Original Model: deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3687
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0/*Q8_0250.62GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q6_K/*Q6_K193.54GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q4_K/*Q4_K142.45GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q3_K/*Q3_K112.67GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q2_K/*Q2_K85.95GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0/*Q8_0250.62GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q6_K/*Q6_K193.54GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q5_K/*Q5_K167.22GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q5_K_S/*Q5_K_S162.31GB✅ Available⚪ Static✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q4_K/*Q4_K142.45GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q4_K_S/*Q4_K_S133.88GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ4_NL/*IQ4_NL132.91GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ4_XS/*IQ4_XS125.56GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q3_K/*Q3_K112.67GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q3_K_L/*Q3_K_L122.37GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q3_K_S/*Q3_K_S101.68GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ3_M/*IQ3_M103.37GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ3_S/*IQ3_S101.68GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ3_XS/*IQ3_XS96.30GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ3_XXS/*IQ3_XXS90.85GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q2_K/*Q2_K85.95GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q2_K_S/*Q2_K_S79.60GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ2_M/*IQ2_M76.92GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ2_S/*IQ2_S69.87GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ2_XS/*IQ2_XS68.71GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ2_XXS/*IQ2_XXS61.50GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ1_M/*IQ1_M52.68GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.IQ1_S/*IQ1_S47.39GB✅ Available🟢 IMatrix✂ Yes

Downloading using huggingface-cli

If you do not have hugginface-cli installed:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Download the specific file you want:

huggingface-cli download legraphista/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-IMat-GGUF --include "DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0.gguf" --local-dir ./

If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

huggingface-cli download legraphista/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724-IMat-GGUF --include "DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|begin▁of▁sentence|><|User|>{user_prompt}<|Assistant|>{assistant_response}<|end▁of▁sentence|><|User|>{next_user_prompt}

Chat template with system prompt

        <|begin▁of▁sentence|>{system_prompt}<|User|>{user_prompt}<|Assistant|>{assistant_response}<|end▁of▁sentence|><|User|>{next_user_prompt}

Llama.cpp

llama.cpp/main -m DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0.gguf --color -i -p "prompt here (according to the chat template)"

FAQ

Why is the IMatrix not applied everywhere?

According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).

How do I merge a split GGUF?

  1. Make sure you have gguf-split available
  2. Locate your GGUF chunks folder (ex: DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724.Q8_0.gguf
    • Make sure to point gguf-split to the first chunk of the split.

Got a suggestion? Ping me @legraphista!

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
b316444

0 моделей