DeepSeek-Coder-V2 — это новейшая модель генерации кода, выпущенная DeepSeek AI. В ней были внесены значительные улучшения на основе DeepSeek-Coder-V1, что позволило добиться значительного улучшения производительности и функциональности. Согласно официальному заявлению DeepSeek AI, производительность DeepSeek-Coder-V2 эквивалентна производительности GPT4-Turbo, а это означает, что он достиг текущего современного уровня в области генерации кода.

Основные улучшения DeepSeek-Coder-V2 включают в себя:

• использовать смешанный состав экспертов (MoE) Архитектура: MoE Архитектура разбивает Модель на несколько моделей индивидуальных специалистов, каждая Модель индивидуального специалиста фокусируется на конкретной задаче. Эта архитектура повышает эффективность и гибкость Модели.
• Используйте больший набор данных для предварительного обучения: DeepSeek-Coder-V2 использует больший набор данных для предварительного обучения, что позволяет лучше понять семантику и структуру кода.
• Поддержка большего количества языков программирования: количество языков программирования, поддерживаемых DeepSeek-Coder-V2, увеличилось с 86 до 338, что позволяет удовлетворить потребности большего числа разработчиков.
• Расширенная длина контекста: длина контекста DeepSeek-Coder-V2 увеличена с 16 КБ до 128 КБ, что позволяет ему обрабатывать более сложные коды.

Помимо вышеперечисленных улучшений, DeepSeek-Coder-V2 также предоставляет некоторые новые функции, такие как:

• Объяснение кода: DeepSeek-Coder-V2 может объяснить значение кода, что может помочь разработчикам лучше понять код.
• Восстановление кода: DeepSeek-Coder-V2 может исправлять ошибки в коде, что может помочь разработчикам улучшить качество кода.
• Генерация кода: DeepSeek-Coder-V2 может генерировать код на основе описаний естественного языка, что может помочь разработчикам писать код быстрее.

Выпуск DeepSeek-Coder-V2 знаменует собой крупный прорыв в генерации кода. Он предоставляет разработчикам мощный и простой в использовании инструмент, который может помочь им повысить эффективность разработки и снизить затраты на разработку.

Вот некоторые дополнительные ресурсы о DeepSeek-Coder-V2:

• Официальный сайт DeepSeek-Coder-V2: https://huggingface.co/LoneStriker/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF
• Документация DeepSeek-Coder-V2: https://huggingface.co/LoneStriker/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF.
• Репозиторий DeepSeek-Coder-V2 на GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2
• Форум сообщества DeepSeek-Coder-V2: https://huggingface.co/LoneStriker/DeepSeek-Coder-V2-Instruct-GGUF

Конфигурация оборудования, необходимая для развертывания вывода DeepSeek-Coder-V2-Instruct 236B

DeepSeek-Coder-V2-Instruct 236B — это большая языковая модель, требующая мощной аппаратной конфигурации для вывода. Вот некоторые рекомендуемые конфигурации:

CPU:

• Рекомендуется использовать 64-ядерный процессор Intel Xeon Gold или 64-ядерный процессор AMD EPYC.
• Увеличение количества ядер улучшает скорость вывода.

Память:

• Рекомендуется использовать 512 GB иливыше Память。
• Достаточное Память гарантирует, что Модель может загружаться и работать без сбоев.

GPU:

• Рекомендуется использовать NVIDIA A100 или более высокая производительность GPU。
• Графические процессоры могут значительно ускорить вывод, особенно при решении больших или сложных задач.

хранилище:

• Рекомендуется использовать SSD хранилище。
• SSD Он быстрее традиционных жестких дисков и позволяет сократить время загрузки и чтения данных.

сеть:

• Рекомендуется использовать гигабитное или более быстрое подключение к Интернету.
• Высокоскоростное подключение к Интернету обеспечивает быструю загрузку и обновление модели.

Вот несколько конкретных примеров конфигурации оборудования:

Высокопроизводительная конфигурация:

• 2 8-ядерных процессора Intel Xeon Gold
• 1024 GB Память
• 8 графических процессоров NVIDIA A100
• 1 TB SSD хранилище
• Гигабитное сетевое соединение

Конфигурация среднего класса:

• 2 32-ядерных процессора AMD EPYC
• 512 GB Память
• 4 графических процессора NVIDIA A40
• 500 GB SSD хранилище
• Гигабитное сетевое соединение

Бюджетная конфигурация:

• 1 64-ядерный процессор Intel Xeon Gold
• 256 GB Память
• 2 графических процессора NVIDIA A30
• 250 GB SSD хранилище
• Сетевое соединение 100M

Обратите внимание, что это лишь некоторые рекомендуемые конфигурации. Фактическая требуемая конфигурация оборудования может варьироваться в зависимости от наших конкретных потребностей.

Компания DeepSeek: Искусственный интеллект Magic Square

DeepSeek — это крупномасштабная языковая модель, разработанная компанией Magic Square Artificial Intelligence. Magic Square Artificial Intelligence — китайская частная инвестиционная компания, основанная в 2017 году со штаб-квартирой в Шанхае. Компания специализируется на использовании искусственного интеллекта и технологий больших данных для проведения количественных инвестиций и в настоящее время управляет более чем 60 миллиардами юаней.

Huanfang Artificial Intelligence обладает мощными возможностями исследований и разработок в области искусственного интеллекта и имеет техническую команду, состоящую из докторов наук из ведущих университетов, таких как Университет Цинхуа, Пекинский университет и Шанхайский университет Цзяо Тун. Компания опубликовала множество ведущих научных работ в области искусственного интеллекта и имеет ряд патентов на технологии искусственного интеллекта.

В июле 2023 года компания Magic Square Artificial Intelligence объявила о создании исследовательского института искусственного интеллекта и запустила серию крупномасштабных языковых моделей DeepSeek. Модели серии DeepSeek показали лучшие результаты в многочисленных тестах производительности и получили широкое внимание в отрасли.

Magic Square Artificial Intelligence позиционирует DeepSeek как инфраструктуру искусственного интеллекта и планирует открыть ее для внешних разработчиков. Компания надеется способствовать популяризации и применению технологий искусственного интеллекта с помощью DeepSeek и способствовать цифровой трансформации всех сфер жизни.