deepseek.cpp：大型语言模型的CPU推断实现

deepseek.cpp：大型语言模型的CPU推断实现

deepseek.cpp CPU inference for the DeepSeek family of large language models in pure C++ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepseek.cpp

项目介绍

deepseek.cpp 是一个专门为 DeepSeek 家族大型语言模型设计的 CPU-only 推断实现，使用 C++ 语言编写。该项目基于 Yet Another Language Model (yalm) 的基础进行开发，目的是为研究人员和开发者提供一个更为轻量级、易于修改和优化的代码库。

项目技术分析

deepseek.cpp 项目采用 C++20 兼容的编译器，以实现对 DeepSeek 家族模型的精确推断。项目支持多种模型和量化方案，包括 DeepSeek-V2-Lite、DeepSeek-V2、DeepSeek-V2.5、DeepSeek-V3 以及 DeepSeek-R1 等。特别值得一提的是，项目对 Q2_K 和 F8E5M2 量化方案进行了优化，可以在不牺牲性能的情况下大幅减少内存占用。

项目通过使用 OpenMP 来提高并行计算能力，并在一定程度上匹配了 llama.cpp 的性能。尽管 deepseek.cpp 仍然缺少一些生产环境中重要的优化，但其单批次解码速度已经相当接近 llama.cpp。

项目及技术应用场景

deepseek.cpp 的主要应用场景是研究大型语言模型在 CPU 上的推断性能。它适用于那些需要深入理解 DeepSeek 家族模型工作原理的研究人员，或者需要在资源受限的环境中运行这些模型的开发者。以下是该项目可能的应用场景：

1. 学术研究：研究人员可以使用 deepseek.cpp 来研究不同量化方案对模型性能的影响，以及如何优化 CPU 上的推断速度。
2. 边缘计算：在边缘计算环境中，资源有限，deepseek.cpp 可以在这些环境中提供有效的模型推断能力。
3. 原型开发：开发者可以利用 deepseek.cpp 快速搭建原型，测试 DeepSeek 模型的性能和功能。

项目特点

1. 轻量级：与其它推断引擎相比，deepseek.cpp 代码库非常小巧，不包括 fmt 和 json 库的代码行数不到 2k LOC，这使得项目更加容易理解和修改。
2. 可扩展性：项目被设计为易于扩展，开发者可以根据需要添加新的功能和优化。
3. 性能接近：尽管代码更为简洁，但 deepseek.cpp 在单批次解码速度上可以接近 llama.cpp，这对于一个较小的代码库来说是一个显著的成就。
4. 资源友好：项目支持多种量化方案，可以有效地减少模型运行所需的内存，使得在资源受限的环境中也能运行大型语言模型。
5. 易于使用：deepseek.cpp 提供了简单的 CLI 命令行界面，使得用户可以轻松地运行和测试模型。

deepseek.cpp 的出现为研究 DeepSeek 家族模型提供了一个新的视角和工具，它的轻量级设计和优异的性能使得它成为相关领域研究者和开发者的一个有价值的资源。随着项目的不断发展和社区的贡献，我们可以期待 deepseek.cpp 在未来带来更多的惊喜。

deepseek.cpp CPU inference for the DeepSeek family of large language models in pure C++ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepseek.cpp