DeepSeek опять напомнили всем, что они короли опенсорса, и выложили движок, на…

DeepSeek опять напомнили всем, что они короли опенсорса, и выложили движок, на котором крутят свой инференс

Стартап опубликовал DeepInfer – фреймворк, на котором работают их продакшн-сервисы. Лицензия Apache-2.0: github.com/deepseek-ai/DeepInfer.

В основе собственные оптимизированные кернелы (FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP и др), параллелизм под MoE-архитектуру и асинхронный планировщик, который готовит следующий батч, пока устройство считает текущий. И помимо этого куча фичей для оптимизации и просто интересных штук, которые можно забрать себе. Например:

1. Спекулятивный декодинг. Модель генерирует несколько draft-токенов, а затем проверяет их разом, решая, какие пропустить в итоговый ответ, а какие надо переделать. Это ускоряет и удешевляет инференс.

2. Схема детерменизма для отладки всяких пайплайнов и эвалов поверх LLM. Фишка в том, что, в отличие от обычного режима работы модели, тут одинаковый вход и параметры дают всегда одинаковый результат вне зависимости от нагрузки и состава батча.

3. Structured outputs, с помощью которого можно жестко ограничить генерацию JSON, регуляркой или EBNF.

Также под лицензией MIT выложили deepseek-recipe, то есть схему, по которой запрос от клиента превращается в то, что понимает модель, а ответ модели обратно в то, что ждет клиент (на этом довольно часто ломается самостоятельный хостинг открытых весов). Есть Python-биндинг, для практики очень полезная вещь.