Deepseek V3 0324 Bf16
模型简介
模型特点
模型能力
使用案例
🚀 huihui-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16
本项目将 DeepSeek-V3-0324
模型转换为 BF16
格式。因此,我们仅提供了在 Windows 系统下的转换命令以及与 ollama
相关的信息。
在拥有足够内存或虚拟内存的情况下,Windows 环境的转换速度比 WSL2(Ubuntu-22.04)环境快得多,Linux 环境暂未测试。
如果您使用的是 Linux 或 WSL 环境,请参考 huihui-ai/DeepSeek-R1-bf16。
如有需要,我们可以上传 bf16
版本的模型。
🚀 快速开始
✨ 主要特性
- 将
DeepSeek-V3-0324
模型转换为BF16
格式。 - 提供 Windows 系统下的转换命令。
- 支持与
ollama
结合使用。
📦 安装指南
FP8 转 BF16
- 下载 deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 模型,大约需要 641GB 空间。
cd /d C:\Users\admin\models
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --local-dir ./deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
- 创建环境。
conda create -yn DeepSeek-V3-0324 python=3.10
conda activate DeepSeek-V3
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -U triton-windows
pip install transformers==4.46.3
pip install safetensors==0.4.5
pip install sentencepiece
- 转换为
BF16
,大约还需要 1.3 TB 空间。
这里,您需要从 deepseek-ai/DeepSeek-V3 的 "inference" 文件夹下载转换代码。
cd deepseek-ai/DeepSeek-V3/inference
python fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path C:/Users/admin/deepseek-ai/models/DeepSeek-V3-0324/ --output-bf16-hf-path C:/Users/admin/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16
BF16 转 f16.gguf
- 使用 llama.cpp 转换程序将
DeepSeek-V3-0324-bf16
转换为gguf
格式,大约还需要 1.3 TB 空间。
python convert_hf_to_gguf.py C:/Users/admin/deepseek-ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16 --outfile C:/Users/admin/deepseek-ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16/ggml-model-f16.gguf --outtype f16
llama-quantize C:/Users/admin/deepseek-ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16/ggml-model-f16.gguf C:/Users/admin/deepseek-ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16/ggml-model-Q2_K.gguf Q2_K
- 使用
llama-cli
进行测试。
llama-cli -m C:/Users/admin/deepseek-ai/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16/ggml-model-Q2_K.gguf -n 2048
💻 使用示例
与 ollama 结合使用
注意:此模型需要 Ollama 0.5.5
Modefile
FROM deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16/ggml-model-Q2_K.gguf
TEMPLATE """{{- range $i, $_ := .Messages }}
{{- if eq .Role "user" }}<|User|>
{{- else if eq .Role "assistant" }}<|Assistant|>
{{- end }}{{ .Content }}
{{- if eq (len (slice $.Messages $i)) 1 }}
{{- if eq .Role "user" }}<|Assistant|>
{{- end }}
{{- else if eq .Role "assistant" }}<|end▁of▁sentence|><|begin▁of▁sentence|>
{{- end }}
{{- end }}"""
PARAMETER stop <|begin▁of▁sentence|>
PARAMETER stop <|end▁of▁sentence|>
PARAMETER stop <|User|>
PARAMETER stop <|Assistant|>
PARAMETER num_gpu 1
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
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Phi 2 GGUF
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P
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Distilbert Base Uncased
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D
distilbert
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Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一个多语言大语言模型,针对多语言对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中表现优异。
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L
modularai
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XLM-RoBERTa是基于100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练的多语言模型,采用掩码语言建模目标进行训练。
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X
FacebookAI
9.6M
664
Roberta Base
MIT
基于Transformer架构的英语预训练模型,通过掩码语言建模目标在海量文本上训练,支持文本特征提取和下游任务微调
大型语言模型 英语
R
FacebookAI
9.3M
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Opt 125m
其他
OPT是由Meta AI发布的开放预训练Transformer语言模型套件,参数量从1.25亿到1750亿,旨在对标GPT-3系列性能,同时促进大规模语言模型的开放研究。
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O
facebook
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unslothai
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1
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Llama 3.1是Meta推出的多语言大语言模型系列,包含8B、70B和405B参数规模,支持8种语言和代码生成,优化了多语言对话场景。
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Transformers 支持多种语言

L
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T
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L
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C
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