deepseek权重百度网盘

DeepSeek 权重文件的百度网盘分享链接
对于 DeepSeek 的权重文件，在百度网盘上有如下两个具体的分享链接：
-8B-Q2_K.gguf** 文件可以通过此链接获取：https://pan.baidu.com/s/1rJkaKY_d7IpDZzBIgKOlYQ，提取码为 rseb[^1]。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_1.gguf 文件则可以在此链接找到：https://pan.baidu.com/s/1yleGkkDTnJxAnKJuzoVAQQ，对应的提取码是 2z8d。

这些链接提供了不同版本的 DeepSeek 模型权重，适用于不同的应用场景和技术需求。如果希望进一步了解 MiniMind-MoE 模型及其改进之处，该模型融合了 Llama 和 Deepseek 技术的优势，特别是在 FFN 方面进行了优化，采用更细粒度的专家分割和共享专家隔离技术来增强性能表现[^2]。

相关问题

deepseek权重

配置或修改 DeepSeek 系统中的权重参数
对于希望调整 DeepSeek 系统中权重设置的情况，通常涉及两个主要方面：一是获取并加载预训练模型及其权重；二是基于特定需求微调这些已有的权重。
获取并加载预训练模型及权重
当通过官方渠道获得访问权限后，可以利用 Git LFS 下载完整的模型仓库[^1]：
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek/DeepSeek-R1-671B

如果仅出于研究目的而不需要最全版本，则可以选择蒸馏版作为替代方案来减少资源消耗:
git clone https://huggingface.co/deepseek/DeepSeek-R1-7B-distilled

修改现有权重
针对想要自定义更改某些层内核或其他组件的行为而言，在 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架下操作会更加直观便捷。下面以 PyTorch 为例展示如何读取、查看以及保存经过改动后的模型状态字典（即所谓的“权重文件”）。假设已经成功克隆了上述任一存储库，并安装好了必要的依赖项之后，可以通过如下方式实现对指定层权重的简单替换：
import torch

model_path = 'path_to_downloaded_model' # 替换成实际路径
state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))

# 假设要改变名为 'layer_name' 的层的权重
if 'layer_name.weight' in state_dict:
new_weights = ... # 定义新的权重矩阵
state_dict['layer_name.weight'] = new_weights

torch.save(state_dict, "modified_" + model_path.split('/')[-1])

值得注意的是，由于采用了多头潜在注意力机制，这使得 DeepSeek 在处理大规模数据集时能够有效降低计算成本和内存占用量[^2]。因此，在考虑调整任何与之相关的超参数之前，建议先深入了解该特性的工作原理及其可能带来的影响。

deepseek r1权重参数

DeepSeek R1 模型权重参数详情
DeepSeek R1 的模型权重相对较大，因此建议提前指定下载路径以避免占用 C 盘空间[^1]。对于希望深入了解或调整该模型的研究人员和开发者来说，理解其权重参数的具体情况至关重要。
权重文件结构
DeepSeek R1 的权重文件通常由多个组成部分构成，这些组件共同决定了模型的行为特性。主要部分包括但不限于：

嵌入层（Embedding Layer）: 负责将输入文本转换为向量表示形式。
编码器（Encoder Layers）: 多个变压器（Transformer）层用于捕捉序列中的复杂模式。
解码器（Decoder Layers）: 如果适用，则负责生成输出序列。
规范化层（Normalization Layers）: 帮助稳定训练过程并改善泛化能力。
激活函数（Activation Functions）: 提供非线性变换的能力。

下载与管理
由于 DeepSeek R1 的体积庞大，官方推荐用户在下载前配置好合适的存储位置。这不仅有助于节省磁盘资源，还能简化后续管理和维护工作。具体操作可以通过修改配置文件来完成，确保指定了有效的目录地址作为保存地点。
# 设置环境变量指向目标路径
export DEEPSEEK_MODEL_PATH="/path/to/model/directory"

性能表现
值得注意的是，尽管 DeepSeek R1-Zero 已经展示了强大的推理能力，但在某些情况下仍存在改进的空间——比如处理无休止重复、可读性和多语言兼容等问题。为此开发团队推出了经过优化后的版本即 DeepSeek R1，在保留原有优势的同时解决了上述不足之处，并达到了与其他顶级模型相媲美的水平[^2]。