DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用

本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化,提供20多种GGUF格式文件,大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩,同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本,支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。

代码生成开源项目量化模型模型人工智能Huggingface模型压缩DeepSeek-CoderGithub

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF项目介绍

这是一个基于DeepSeek Coder V2 Lite Instruct模型进行量化处理的项目,旨在为开发者提供不同规格的模型版本选择。该项目使用llama.cpp的量化技术,将原始模型转换为多种不同大小和性能的GGUF格式文件。

项目特点

  • 提供了从6GB到17GB不等的多个量化版本
  • 采用最新的量化技术,包括K-quants和I-quants两种方案
  • 支持多种运行环境,包括CPU、NVIDIA GPU和AMD GPU
  • 针对不同硬件配置提供相应的优化选项

模型版本说明

这个项目提供了多个不同量化等级的版本:

  • 最高质量版本(Q8_0系列):文件大小约17GB,提供最佳性能但需要较大内存
  • 推荐版本(Q4_K/Q5_K/Q6_K系列):文件大小在9-14GB之间,在性能和资源占用间取得良好平衡
  • 轻量版本(Q2_K/IQ2/IQ3系列):文件大小在6-8GB之间,适合内存受限的环境

使用建议

项目根据用户的硬件配置提供了清晰的选择建议:

  • 对于追求最佳性能的用户,建议选择比GPU显存小1-2GB的模型版本
  • 如果想充分利用系统资源,可以选择比(系统内存+显存)总和小1-2GB的版本
  • 对于NVIDIA显卡用户,推荐使用K-quants版本
  • 对于较小显存的设备,可以选择I-quants版本,这种新型量化方法在小体积下仍能保持不错的性能

使用方式

模型使用需遵循特定的提示格式:

<|begin▁of▁sentence|>{系统提示}

User: {用户输入}

A: <|end▁of▁sentence|>Assistant:

用户可以通过huggingface-cli工具便捷地下载所需的模型文件,支持单文件下载和分块文件的完整下载。

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