使用场景

用于开发智能客服系统，提升客户服务效率

集成到编程辅助工具中，帮助开发者快速生成代码

作为聊天机器人的后端，提供流畅自然的对话体验

产品特色

具有236B总参数，激活每个token的21B参数

节省42.5%的训练成本，减少93.3%的KV缓存

最大生成吞吐量提升至5.76倍

在8.1万亿token的高质量语料库上进行预训练

通过SFT和RL进一步优化模型性能

在标准基准测试和开放式生成评估中表现优异

支持商业使用，提供API平台和本地运行指南

使用教程

步骤1: 访问DeepSeek-V2的Hugging Face页面

步骤2: 根据需要下载模型或使用API平台

步骤3: 如果选择本地运行，确保拥有80GB*8的GPU资源

步骤4: 使用Huggingface的Transformers库进行模型推理

步骤5: 通过提供的代码示例进行文本补全或聊天补全

步骤6: 设置适当的`max_memory`参数以匹配硬件配置

步骤7: 根据具体应用场景调整生成配置，如`max_new_tokens`

步骤8: 运行模型并获取生成的文本或对话结果