LLM MIT

DeepSeek Coder V2

236B параметров · MoE · Контекст 128k · DeepSeek · 2024

Запустить на GPU HuggingFace →

VRAM по точности

Точность VRAM Качество Рекомендация
FP16 440 ГБ Максимальное Для продакшена
FP8 220 ГБ Отличное Оптимально
INT8 220 ГБ Хорошее
INT4/Q4 110 ГБ Приемлемое Для экспериментов

Совместимые GPU

GPU VRAM Поддерживает
Рек. NVIDIA H100 SXM
80 ГБ FP16, FP8, INT8, INT4 Арендовать
NVIDIA H200 SXM
141 ГБ FP16, FP8, INT8, INT4 Арендовать

Рекомендуемые фреймворки

vLLM TGI

Быстрый старт

vllm 
docker run --gpus all -p 8000:8000 vllm/vllm-openai:latest \
  --model DeepSeek-Coder-V2-Instruct \
  --quantization fp8

Характеристики модели

Технические параметры

Разработчик
DeepSeek
Год выпуска
2024
Параметры
236B
Архитектура
MoE
Контекстное окно
128,000 токенов
Лицензия
MIT

Применение

Code generation Code completion Debugging Code review

DeepSeek Coder V2 — специализированная coding-модель на базе MoE архитектуры. Превосходит GPT-4 Turbo на HumanEval. 236B параметров при 21B активных — высокая эффективность inference.