DeepSeek-V2.5
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DeepSeek-V2.5

集成了通用和编程能力的人工智能模型

DeepSeek-V2.5 是一个升级版本,结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的功能。这个新模型整合了两个先前版本的通用和编程能力,更好地符合人类的偏好,并在写作和指令遵循等多个方面进行了优化。

  • 工具介绍
  • 平替软件
    • DeepSeek-V2.5简介概述

      DeepSeek-V2.5 是一个升级版本,结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的功能。这个新模型整合了两个先前版本的通用和编程能力,更好地符合人类的偏好,并在写作和指令遵循等多个方面进行了优化。

      需求人群:

      "DeepSeek-V2.5 适合需要在对话和编程任务中寻求人工智能支持的开发者和研究人员。它能够理解复杂的指令并生成相应的代码或对话,极大地提高了开发效率和用户体验。"

      使用场景示例:

      使用 DeepSeek-V2.5 生成快速排序算法的 C++ 代码

      利用模型调用外部天气API获取特定城市的天气信息

      在对话中询问模型问题,并获取结构化的 JSON 格式回答

      产品特色:

      支持使用 Huggingface 的 Transformers 进行模型推理

      推荐使用 vLLM 进行模型推理,以获得更好的性能

      支持函数调用,模型可以调用外部工具增强其能力

      支持 JSON 输出模式,确保生成有效的 JSON 对象

      支持 FIM (Fill In the Middle) 补全,提供前缀和后缀,模型完成中间内容

      使用教程:

      首先,确保你的环境中安装了 Huggingface 的 Transformers 库

      导入必要的模块,如 torch、AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM

      使用 AutoTokenizer.from_pretrained 方法加载 DeepSeek-V2.5 模型

      设置模型的生成配置,如最大新令牌数、停止令牌ID等

      准备输入消息,使用 tokenizer 将消息转换为模型可理解的格式

      调用模型的 generate 方法生成响应

      将生成的响应解码成可读的文本格式

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