/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base
Библиотека
gguf
Опубликована
17 июн 2024

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-IMat-GGUF — это GGUF-квантизованная версия базовой модели deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base, подготовленная legraphista с использованием llama.cpp.

3 194скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 июн 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

Модель предназначена прежде всего для генерации текста и задач, связанных с программированием; в README она представлена как базовая, а не специализированная диалоговая модель.

Доступны варианты в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и других типах квантизации размером примерно от 6,43 до 31,42 ГБ. Для ряда компактных вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная повысить качество по сравнению с обычным квантованием; доступны файлы IMatrix и версии для llama.cpp. Сведения об архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в README не указаны.

Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, возможность локального запуска через совместимый стек GGUF/llama.cpp и компромисс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Более агрессивное квантование может снижать качество, а для работы требуются ресурсы, соответствующие выбранному варианту. Модель распространяется по лицензии deepseek-license; в карточке указано обозначение лицензии other и ссылка на файл LICENSE.

Для каких профессий подходит10

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-Lite-Base-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base

Original Model: deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3166
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q8_0.ggufQ8_016.70GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q6_K.ggufQ6_K14.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q4_K.ggufQ4_K10.36GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q3_K.ggufQ3_K8.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q2_K.ggufQ2_K6.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.BF16.ggufBF1631.42GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.FP16.ggufF1631.42GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q8_0.ggufQ8_016.70GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q6_K.ggufQ6_K14.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q5_K.ggufQ5_K11.85GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q5_K_S.ggufQ5_K_S11.14GB✅ Available⚪ Static📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q4_K.ggufQ4_K10.36GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q4_K_S.ggufQ4_K_S9.53GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ4_NL.ggufIQ4_NL8.91GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ4_XS.ggufIQ4_XS8.57GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q3_K.ggufQ3_K8.13GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q3_K_L.ggufQ3_K_L8.46GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q3_K_S.ggufQ3_K_S7.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ3_M.ggufIQ3_M7.55GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ3_S.ggufIQ3_S7.49GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ3_XS.ggufIQ3_XS7.12GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS6.96GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q2_K.ggufQ2_K6.43GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q2_K_S.ggufQ2_K_S6.46GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ2_M.ggufIQ2_M6.33GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ2_S.ggufIQ2_S6.01GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ2_XS.ggufIQ2_XS5.97GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS5.64GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ1_M.ggufIQ1_M5.24GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.IQ1_S.ggufIQ1_S4.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

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-Lite-Base-IMat-GGUF --include "DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.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-Lite-Base-IMat-GGUF --include "DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.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-Lite-Base.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-Lite-Base.Q8_0)
  3. Run gguf-split --merge DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q8_0/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.Q8_0-00001-of-XXXXX.gguf DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.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
8542305

0 моделей