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Deepseek V3
Deepseek V3
DeepSeek-V3的目标受众是研究人员、开发者和企业，他们需要一个高效、低成本且性能强大的语言模型来处理大规模的自然语言处理任务。由于其出色的性能和成本效益，它特别适合于需要处理大量数据和复杂任务的场景，如机器翻译、文本摘要、问答系统等
AI模型开发与工具#自然语言处理#深度学习#大规模模型#开源#高性能计算中文精选开源
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简介
DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有671B的总参数量，每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多令牌预测训练目标，以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练，随后进行了监督式微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估显示，DeepSeek-V3超越了其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时，并且训练过程非常稳定。
截图
产品特色
采用Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，提高模型效率。
无辅助损失的负载均衡策略，减少性能退化。
多令牌预测训练目标，增强模型性能并加速推理。
FP8混合精度训练框架，降低训练成本。
从DeepSeek R1系列模型中提取推理能力的创新方法，提升推理性能。
在HuggingFace平台上提供685B大小的模型下载，包括671B主模型权重和14B多令牌预测模块权重。
支持在NVIDIA和AMD GPU上进行FP8和BF16精度的推理。
使用教程
1. 克隆DeepSeek-V3的GitHub仓库。
2. 进入`inference`目录并安装`requirements.txt`中列出的依赖。
3. 从HuggingFace下载模型权重，并放入指定的文件夹。
4. 使用提供的脚本将FP8权重转换为BF16（如果需要）。
5. 根据提供的配置文件和权重路径，运行推理脚本与DeepSeek-V3进行交互或批量推理。
6. 也可以通过DeepSeek的官方网站或API平台与DeepSeek-V3进行交互。
流量来源
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