模型介绍
中文整理DeepSeek-Coder-V2 模型卡片
模型用途
DeepSeek-Coder-V2 是一个开源的代码语言模型，采用混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构。该模型在代码相关任务上的性能与 GPT4-Turbo 相当。模型基于 DeepSeek-V2 中间检查点进行进一步预训练，增加了 6 万亿个训练 token。
主要能力
该模型显著提升了代码和数学推理能力，同时在通用语言任务上保持相当的表现。与 DeepSeek-Coder-33B 相比，DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务、推理能力和通用能力方面都有明显进步。支持编程语言数量从 86 种扩展到 338 种，上下文长度从 16K 扩展到 128K。在标准基准测试中，DeepSeek-Coder-V2 在代码和数学基准测试中的表现优于 GPT4-Turbo、Claude 3 Opus 和 Gemini 1.5 Pro 等闭源模型。
功能特点包括：代码补全、代码插入、对话补全、函数调用、JSON 输出模式、FIM（中间填充）补全。
输入输出
模型接受代码前缀、后缀（可选）作为输入，输出代码补全内容。支持对话格式输入，可添加可选的系统消息。支持函数调用和 JSON 输出。
运行要求
使用 BF16 格式进行推理需要 8 张 80GB 显存的 GPU。可通过 Huggingface Transformers 或 vLLM 进行推理部署。
基本用法
使用 Huggingface Transformers 进行模型推理。完整的对话模板位于 Huggingface 模型仓库的 tokenizer config.json 中。也可以使用 vLLM 进行推理（推荐）。
许可证
代码仓库采用 MIT 许可证。DeepSeek-Coder-V2 Base/Instruct 模型的使用受模型许可证约束。DeepSeek-Coder-V2 系列（包括 Base 和 Instruct）支持商业使用。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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