DeepSeek V4 يعلن لأول مرة عن صندوق رمل Agent الإنتاجي DSec: جدولة عشرات الآلاف من العمليات المتزامنة في كتلة واحدة، توحيد أربعة قواعد غير متجانسة.

ME News رسالة، في 24 أبريل (UTC+8)، وفقًا لرصد Beating، كشف التقرير الفني لـ DeepSeek V4 لأول مرة عن البنية التحتية الأساسية التي تدعم تدريب Agent اللاحق والتقييم الشامل، وهي بيئة الحوسبة المرنة الإنتاجية DSec (DeepSeek Elastic Compute). يتطلب التعلم المعزز للنماذج الكبيرة حاليًا بيئة تجربة أخطاء ضخمة للغاية. يكشف التقرير أنه في الإنتاج الفعلي، يمكن لمجموعة DSec واحدة جدولة مئات الآلاف من بيئات الاختبار المتزامنة. النظام مكتوب بلغة Rust، ويتصل في الطبقة السفلية بنظام الملفات الموزعة 3FS الخاص، ويكسر اختناق أداء بدء التشغيل البارد لبيئات الاختبار الضخمة من خلال التحميل الهرمي عند الطلب (on-demand loading). من حيث تجربة المطورين، يوحد DSec أربعة أنواع من قواعد التنفيذ (استدعاء الدوال، الحاويات، الأجهزة الافتراضية الصغيرة، والأجهزة الافتراضية الكاملة) باستخدام مجموعة واحدة من Python SDK، ويتطلب تعديل معلمة واحدة فقط للتبديل بينها. لمعالجة مشكلة استباق المهام الشائعة في مجموعات الحوسبة، يقدم DSec سجلات التتبع العالمية: عند استئناف المهمة، يقوم النظام مباشرة "بإعادة التشغيل السريع" لتشغيل نتائج تنفيذ الأوامر المخزنة مؤقتًا، مما يحقق استئناف التدريب بشكل فوري من نقطة التوقف ويتجنب الأخطاء غير القابلة للتكرار الناتجة عن التنفيذ المتكرر. (المصدر: BlockBeats)
DEEPSEEK%2.53-
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
إضافة تعليق
إضافة تعليق
لا توجد تعليقات
  • مُثبت