下载使用deepseek-coder-v2

下载和使用 DeepSeek-Coder-V2
获取项目代码
为了获取 DeepSeek-Coder-V2 项目的最新版本，可以按照如下方式操作：
通过 Git 命令行工具克隆仓库至本地环境：
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2.git
cd DeepSeek-Coder-V2
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这会创建一个名为 DeepSeek-Coder-V2 的目录，并从中检出最新的源码[^1]。
配置开发环境
进入项目根目录后，需设置合适的虚拟环境以及安装依赖项。通常情况下，建议采用 Python 虚拟环境管理器如 venv 或者 conda 来隔离不同项目的包依赖关系。具体命令取决于所选的方法：
对于 venv 用户来说，
python -m venv env
source env/bin/activate # Linux/macOS
.\env\Scripts\activate # Windows PowerShell
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
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而对于 conda 用户，则执行下面这些指令：
conda create --name deepseek python=3.x
conda activate deepseek
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
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这里假设 requirements.txt 文件包含了运行该项目所需的所有库及其版本号信息。
使用预训练模型
关于 deepseek-coder-v2-236B 这一特定变体，其主要特点是仅利用 Next-Token Prediction 方法来进行训练过程[^3]。这意味着该模型专注于预测序列中的下一个标记，在自然语言处理任务中表现出色。要加载此模型用于推理或其他用途，可参照官方文档或示例脚本内的说明进行调用。