
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。
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。
这个项目提供了多个不同量化等级的版本:
项目根据用户的硬件配置提供了清晰的选择建议:
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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