Windows用DeepSeek LLMのダウンロード

これはDeepSeek LLMというWindowsアプリで、最新リリースはDeepSeek-LLMsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。

 
 

OnWorks で DeepSeek LLM というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。

このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。

-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。

--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。

-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。

-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。

-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。

-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。

-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。

WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。

スクリーンショット:


ディープシーク法学修士


説明:

DeepSeek-LLMリポジトリは、DeepSeekのLLMシリーズ(特に67B Chatバリアント)のコード、モデルファイル、評価、およびドキュメントをホストしています。そのキャッチフレーズは「Let there be answers(答えがあるように)」です。リポジトリには、モデルの開発とデプロイメントをサポートする「evaluation(評価)」フォルダ(数学ベンチマークスコアなどの結果を含む)とコード成果物(コミット前構成など)が含まれています。評価ファイルによると、DeepSeek LLM 67B Chatは、思考連鎖(CoT)モードとツール支援推論モードの両方で、数学ベンチマークで優れたパフォーマンスを達成しています。このモデルは、報告によると、膨大な多言語 + コード + 推論データセットでゼロからトレーニングされており、他のオープンモデルまたはオープンウェイトモデルと競合します。アーキテクチャは、プレノルム構造、回転埋め込み(RoPE)、グループ化クエリアテンション(GQA)、言語とタスクの混合など、確立されたデコーダーのみのトランスフォーマーファミリーを反映しています。 「Base」(基礎モデル)と「Chat」(指示/会話調整)の両方のバリエーションをサポートします。



オプション

  • DeepSeek LLM 67B 評価されたベンチマーク結果(数学、推論など)とのチャット
  • 思考連鎖とツール統合推論モードの両方をサポート
  • 一般的なトランスフォーマーアーキテクチャコンポーネント: プレノルム、RoPE埋め込み、GQA
  • モデルのバリエーション: ベースバージョンとチャット/命令調整バージョン
  • 評価指標、ベンチマーク比較(GSM8K、MATH、MGSM-zhなど)が含まれています
  • 開発とデプロイメントをサポートするための構成、コード、インフラストラクチャ ファイル (例: .pre-commit-config.yaml)



カテゴリー

大規模言語モデル(LLM)、AIモデル

このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/deepseek-llm.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。



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