Конвертированная в MLX версия DeepSeek Coder 6.7B Instruct для генерации кода и ответов на запросы в диалоговом формате.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
mlx-community/conikeec-deepseek-coder-6.7b-instruct — конвертированная в формат MLX версия модели DeepSeek Coder 6.7B Instruct, созданная сообществом mlx-community на основе deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате и задач программирования.
Репозиторий содержит веса safetensors; для запуска через MLX README указывает библиотеку mlx-lm. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверять с карточкой исходной модели.
README отсылает к карточке исходной модели за подробностями, поэтому специфические ограничения и условия лицензии исходной модели здесь не раскрыты. Качество генерации кода может зависеть от языка программирования и формулировки запроса.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct using mlx-lm version 0.5.0.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/conikeec-deepseek-coder-6.7b-instruct")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
MLX-модели работают только на Apple Silicon.