中文简介
deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 2453c79a2a09,同步到 65 个文件,文件元数据合计 439.11 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“deepseek-license”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 2453c79a2a09,同步到 65 个文件,文件元数据合计 439.11 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“deepseek-license”。
【适用方向】
适合评估代码生成、仓库级理解、软件工程智能体和开发辅助流程。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:2453c79a2a09。 任务标签:文本生成与推理。 架构:DeepseekV2ForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 235.74 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:deepseek_v2。 上游标注的基础模型:deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Base。 上游页面记录的最近更新时间:2024-08-21。
【文件信息】
上游 API 返回 65 个文件,文件元数据合计 439.11 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 55 个、.json 5 个、.py 3 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model-00053-of-000055.safetensors(8.02 GB);model-00016-of-000055.safetensors(8.01 GB);model-00013-of-000055.safetensors(8.01 GB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 439.11 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 439.10 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“deepseek-license”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
API Platform | How to Use | License | Paper Link 👁️ DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence 1. Introduction We present DeepSeek-Coder-V2, an open-source Mixture-of-Experts (MoE) code language model that achieves performance comparable to GPT4-Turbo in code-specific tasks. Specifically, DeepSeek-Coder-V2 is further pre-trained from an intermediate checkpoint of DeepSeek-V2 with additional 6 trillion tokens. Through this continued pre-training, DeepSeek-Coder-V2 substantially enhances the coding and mathematical reasoning capabilities of DeepSeek-V2, while maintaining comparable performance in general language tasks. Compared to DeepSeek-Coder-33B, DeepSeek-Coder-V2 demonstrates significant advancements in various aspects of code-related tasks, as well as reasoning and general capabilities. Additionally, DeepSeek-Coder-V2 expands its support for programming languages from 86 to 338, while extending the context length from 16K to 128K. In standard benchmark evaluations, DeepSeek-Coder-V2 achieves superior performance compared to closed-source models such as GPT4-Turbo, Claude 3 Opus, and Gemini 1.5 Pro in coding and math benchmarks. The list of supported programming languages can be found here. 2. Model Downloads We release the DeepSeek-Coder-V2 with 16B and 236B parameters based on the DeepSeekMoE framework, which has actived parameters of only 2.4B and 21B , including base and instruct models, to the public. | **Model** | **#Total Params** | **#Active Params** | **Context Length** | **Download** | | :-----------------------------: | :---------------: | :----------------: | :----------------: | :----------------------------------------------------------: | | DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base | 16B | 2.4B | 128k | 🤗 HuggingFace | | DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct | 16B | 2.4B | 128k | 🤗 HuggingFace | | DeepSeek-Coder-V2-Base | 236B | 21B | 128k | 🤗 HuggingFace | | DeepSeek-Coder-V2-Instruct | 236B | 21B | 128k | 🤗 HuggingFace | 3.
适用场景
适合评估代码生成、仓库级理解、软件工程智能体和开发辅助流程。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:2453c79a2a09。 任务标签:文本生成与推理。 架构:DeepseekV2ForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 235.74 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:deepseek_v2。 上游标注的基础模型:deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Base。 上游页面记录的最近更新时间:2024-08-21。
文件说明
上游 API 返回 65 个文件,文件元数据合计 439.11 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 55 个、.json 5 个、.py 3 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model-00053-of-000055.safetensors(8.02 GB);model-00016-of-000055.safetensors(8.01 GB);model-00013-of-000055.safetensors(8.01 GB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.48 KBconfig.json1.52 KBconfiguration_deepseek.py10.10 KBgeneration_config.json181 Bmodel-00001-of-000055.safetensors8.00 GBmodel-00002-of-000055.safetensors8.01 GBmodel-00003-of-000055.safetensors8.01 GBmodel-00004-of-000055.safetensors8.01 GBmodel-00005-of-000055.safetensors8.00 GBmodel-00006-of-000055.safetensors8.01 GBmodel-00007-of-000055.safetensors8.01 GBmodel-00008-of-000055.safetensors8.01 GB
硬件建议
仓库文件元数据合计 439.11 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 439.10 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“deepseek-license”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
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