/ Модель

Характеристики

Контекст
163 840 токенов
Параметры
2,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
deepseek_v2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct
Опубликована
25 июн 2024

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF — квантованная версия модели DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct, разработанной DeepSeek-ai и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc.

2 409скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены4 авг 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

Это инструкционная модель типа deepseek, ориентированная на работу с программным кодом и взаимодействие в формате диалога.

Модель предназначена для генерации, дополнения и анализа кода, а также для решения задач разработки через текстовые инструкции. В README указана поддержка контекста до 128 000 токенов при запуске через LlamaEdge версии 0.12.3 и выше. Данные о точном размере модели, языках программирования и естественных языках, а также о поддержке мультимодальности не приведены.

Доступно несколько вариантов квантования от Q2_K до Q8_0 и f16. Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с малой потерей качества; более низкая разрядность уменьшает размер файла, но может существенно ухудшать качество. Размеры файлов варьируются от 6,43 ГБ для Q2_K до 31,4 ГБ для f16. Использование регулируется лицензией deepseek-license; в метаданных она обозначена как other.

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-Instruct-GGUF

Original Model

deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.12.3 and above

  • Prompt template

    • Prompt type: deepseek-chat-2

    • Prompt string

      <|begin_of_sentence|>{system_message}
      
      User: {user_message_1}
      
      Assistant: {assistant_message_1}<|end_of_sentence|>User: {user_message_2}
      
      Assistant:
      
  • Context size: 128000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. \
      --nn-preload default:GGML:AUTO:DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template deepseek-chat-2 \
      --ctx-size 128000 \
      --model-name DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. \
      --nn-preload default:GGML:AUTO:DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template deepseek-chat-2 \
      --ctx-size 128000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q2_K.ggufQ2_K26.43 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L38.46 GBsmall, substantial quality loss
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M38.13 GBvery small, high quality loss
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S37.49 GBvery small, high quality loss
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q4_0.ggufQ4_048.91 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M410.4 GBmedium, balanced quality - recommended
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S49.53 GBsmall, greater quality loss
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_0.ggufQ5_0510.8 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M511.9 GBlarge, very low quality loss - recommended
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S511.1 GBlarge, low quality loss - recommended
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q6_K.ggufQ6_K614.1 GBvery large, extremely low quality loss
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q8_0.ggufQ8_0816.7 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-f16.gguff161631.4 GB

Quatized with llama.cpp b3212

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры
DeepseekV2ForCausalLM
Ревизия весов
c5d2f88

0 моделей