Datos de perfilado en DeepSeek Infra

Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

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DeepSeek Profile Data es un proyecto enfocado en el análisis de rendimiento de frameworks de aprendizaje profundo. Captura datos de rendimiento de los frameworks de entrenamiento e inferencia mediante PyTorch Profiler, ayudando a investigadores y desarrolladores a comprender mejor las estrategias de superposición de cómputo y comunicación, así como los detalles de implementación subyacentes. Estos datos son cruciales para optimizar las tareas de entrenamiento e inferencia distribuidas a gran escala, lo que puede mejorar significativamente la eficiencia y el rendimiento del sistema. Este proyecto es una contribución importante del equipo DeepSeek en el campo de la infraestructura de aprendizaje profundo, con el objetivo de impulsar la exploración de estrategias de computación eficientes en la comunidad.

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Datos de perfilado en DeepSeek Infra Situación del tráfico más reciente

Datos de perfilado en DeepSeek Infra Tendencia de visitas

Datos de perfilado en DeepSeek Infra Distribución geográfica de las visitas

Datos de perfilado en DeepSeek Infra Fuentes de tráfico

Datos de perfilado en DeepSeek Infra Alternativas

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

torchao — Biblioteca de PyTorch para cuantificación y entrenamiento/inferencia con esparcidad nativos

FluxMusic — Modelo para generar música a partir de texto

de cero a GPT — Aprende aprendizaje profundo desde cero e implementa un modelo GPT

ml-mdm — Entrenamiento eficiente de modelos de difusión de texto a imagen de alta calidad

DiT-MoE — Modelo de transformador de difusión con parámetros a gran escala

YaFSDP — Marco de paralelismo de datos distribuido eficiente, diseñado específicamente para modelos de lenguaje a gran escala.

YOLO-NAS Pose — Una biblioteca de código abierto para entrenar modelos de visión por computadora en PyTorch.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

TestAI — Plataforma de análisis de rendimiento y pruebas automatizadas de agentes de voz de IA, que ofrece simulación y evaluación de escenarios reales.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

Lumina-Video — Lumina-Video es un proyecto inicial para la generación de video que admite la generación de video a partir de texto.