DeepSeek开源周第五日：探秘3FS与SmallPond的黄金组合
1 months ago 高效码农当AI遇上海量数据：探秘3FS与SmallPond的黄金组合 一、Fire-Flyer文件系统（3FS）——AI时代的存储引擎 核心设计理念 这个被命名为”萤火虫”的分布式文件系统，如同它的名字般在AI训练场景中闪烁着独特光芒。其三大核心设计犹如三重引擎： 解耦式架构： 将数千块SSD的吞吐能力与数百个存储节点的网络带宽智能整合，就像把无数萤火虫的光亮汇聚成灯塔。这种设计让应用程序无需关心数据物理位置，真正实现”哪里需要点哪里”的存储体验。 强一致性保障： 采用CRAQ协议确保数据一致性，开发者可以像操作本地文件一样放心使用，彻底告别分布式系统常见的数据同步噩梦。 无感兼容设计： 保留传统文件接口的同时，底层采用事务型键值存储（如FoundationDB）。开发者无需学习新API，现有代码几乎零成本迁移。 性能怪兽的实战表现 吞吐力测试：在180个存储节点、500+客户端的集群中，读取吞吐量达到惊人的6.6TiB/s，相当于每分钟传输400部4K电影 排序挑战赛：110.5TB数据排序仅用30分钟，平均吞吐3.66TiB/min，刷新GraySort基准测试记录 推理加速器：KVCache技术实现40GiB/s读取吞吐，用SSD缓存替代昂贵DRAM，推理成本直降70% 二、SmallPond——轻量级数据处理神器 极简哲学三要素 DuckDB内核：这个嵌入式分析库就像数据处理界的瑞士军刀 无服务架构：告别复杂的环境配置，开箱即用的设计让开发效率倍增 智能分区：自动哈希分片技术让PB级数据处理举重若轻 # 典型使用场景示例import smallpondsp = smallpond.init()# 数据加载与处理df = sp.read_parquet(“大数据集.parquet”)df = df.repartition(哈希列=”用户ID”) # 智能分片# SQL魔法变换df = sp.partial_sql(“SELECT 用户ID, SUM(消费额) FROM {0} GROUP BY 用户ID”, df)# 结果输出df.write_parquet(“分析结果/”) 性能实测对比 数据规模 传统方案耗时 SmallPond耗时 1TB 45分钟 8分钟 10TB 6小时 35分钟 100TB 3天 5小时 三、黄金组合实战图谱 graph LR A[原始数据] –> B{3FS存储集群} B –> C[SmallPond预处理] C –> D[训练数据集] D –> E[分布式训练] E –> F[模型检查点] F –> B E –> G[推理服务] G –> H[KVCache] H –> B 典型应用场景 智能推荐系统： 3FS实时存储用户行为数据 SmallPond分钟级生成特征矩阵 训练/推理共享存储，数据流转效率提升5倍 自动驾驶训练： 千万级标注数据秒级读取 分布式训练检查点写入速度达800GiB/s 模型迭代周期从周缩短到天 金融风控建模： PB级交易数据实时分析 百亿级特征维度秒级处理 规则更新延迟降低至分钟级 四、开发者成长路径 对于转型AI开发的程序员，建议分三步走： 基础掌握：理解3FS的CRAQ协议与SmallPond的分区策略 场景实践：从单机部署开始，逐步过渡到多节点集群 性能调优：掌握网络拓扑感知、数据本地化等进阶技巧 这套组合拳不仅降低了分布式系统开发门槛，更将数据处理效率提升到新高度。当AI遇见海量数据，3FS与SmallPond这对黄金搭档正在重新定义存储与计算的边界。
DeepSeek开源周第四日：双向并行+智能负载均衡，训练效率飙升！
1 months ago 高效码农技术全景概述 DeepSeek在V3/R1系列大模型训练中开源了三项核心技术：双向管道算法DualPipe实现全量计算通信重叠，专家负载均衡器EPLB解决万卡级MoE训练负载不均问题，配套开源性能分析数据揭示底层实现细节。三项技术共同构成了千亿参数大模型的高效训练基础设施。 双向管道算法DualPipe 首创双向调度机制，前向/反向计算形成对称流水线，相比传统1F1B算法减少50%流水线气泡 通过8PP+20微批次的对称调度示例，实现计算阶段与通信阶段100%重叠（示意图显示黑框区域为重叠部分） 内存占用仅2倍参数+PP+1激活，在PP=64时气泡时间公式为(64/2-1)(F&B+B-3W)，显著优于ZB1P等算法 提供PyTorch示例代码，需自定义overlapped_forward_backward方法实现具体模块的并行逻辑 专家负载均衡器EPLB 采用专家冗余策略，对高负载专家进行智能复制（如示例中将负载183的专家复制到不同GPU） 双模式动态切换：当节点数整除专家组时启用分层均衡（先节点级均衡再GPU级均衡），否则采用全局均衡 硬件拓扑感知设计，将同组专家绑定到相同节点（配合group-limited路由机制），减少90%跨节点通信 提供二维权重矩阵接口，支持动态负载预测（如示例中两层专家权重矩阵的实时调整） 性能分析数据宝藏 训练剖面：展示EP64+TP1配置下4个MoE层的计算通信重叠，前向块与反向块形成完美交织波形 预填充优化：EP32配置处理4k提示时，将16k tokens拆分为两个微批次，使Attention计算与All2All通信重叠 解码黑科技：EP128配置下RDMA通信不占用SM资源，在生成128请求时实现通信后置化处理 可视化方法：通过chrome://tracing工具可直观观测到MoE层的负载均衡情况（示例图显示各GPU负载差异<5%）
DeepSeek开源周第三日：DeepGEMM如何让矩阵计算快如闪电？
1 months ago 高效码农揭秘AI加速黑科技：DeepGEMM如何让矩阵计算快如闪电？ 一、为什么我们需要更快的“数学计算器”？ 想象一下，AI模型（比如ChatGPT）做一次推理，就像用超大型计算器做亿万次加减乘除。而矩阵乘法（GEMM）就是其中最耗时的“计算步骤”。 传统计算库像老式计算器，虽然能用，但面对AI模型的复杂需求（比如百亿参数、混合专家结构），速度跟不上了！ DeepGEMM应运而生——它专为AI时代的计算而生，用“黑科技”让矩阵乘法速度翻倍，甚至比老牌计算库快2.7倍！ 二、DeepGEMM的三大杀手锏 1️⃣ FP8精度 + 智能内存搬运工（TMA） FP8是什么？ 一种“瘦身版”数据格式，用更少内存存更多数字，但计算精度依然够用。 TMA黑科技：像传送带一样高速搬运数据，比传统方式快得多！ （效果：小矩阵计算速度达206万亿次/秒，相当于每秒完成全人类10年的手算量！） 2️⃣ 实时编译（JIT）——没有中间商赚差价 传统库：提前编译所有可能情况，安装包巨大。 DeepGEMM：像“即时翻译”，运行时按需生成最优代码，核心代码仅300行！ （省内存、速度快，尤其适合小矩阵计算，速度提升高达1.8倍） 3️⃣ 混合专家（MoE）专属优化 当AI模型像“专家委员会”分工协作时，DeepGEMM能智能调度计算资源。 （实测：8组专家并行计算，速度比传统库快1.2倍，吞吐量达1297万亿次/秒） 三、性能实测：用数据说话 场景 计算规模 速度优势 小矩阵推理 64x2112x7168 快2.7倍 大矩阵训练 4096x7168x2048 快1.4倍 混合专家模型 8组专家并行 快1.2倍 四、这技术能用在哪？ ChatGPT等大模型推理：减少卡顿，回答更流畅。 自动驾驶实时计算：毫秒级决策，安全加倍。 科学模拟：天气预报、药物研发速度飙升。 五、极简体验：一行代码起飞 import deep_gemm # 输入两个FP8矩阵，输出高速计算结果 result = deep_gemm.gemm_fp8_fp8_bf16_nt(矩阵A, 矩阵B) （安装只需python setup.py install，小白也能玩转！） 结语：让计算更快，让AI更智能 DeepGEMM不仅是技术的突破，更是AI普惠的关键一步。无论是学术研究还是工业落地，它都像给AI引擎装上了涡轮增压器。未来已来，你准备好加速了吗？
DeepSeek开源周第二日-DeepEP
1 months ago 高效码农DeepEP 是一个专为 混合专家模型（MoE） 和 专家并行（EP） 设计的通信库，旨在提供高效的 GPU 通信能力，支持高吞吐、低延迟的分布式计算，适用于训练和推理场景。 核心功能 高性能通信内核 正常内核：支持 NVLink（GPU 间高速互联）和 RDMA（远程直接内存访问）混合转发，适用于训练和推理预填充阶段。 低延迟内核：纯 RDMA 设计，专为推理解码阶段优化，减少通信延迟。 低精度支持：包括 FP8 等低精度操作，节省显存并提升效率。 性能表现 正常内核：在 H800 GPU 测试中，单节点内（Intranode）通信带宽可达 ~150 GB/s，跨节点（Internode）带宽约 ~45 GB/s。 低延迟内核：单次通信延迟最低 163 微秒，带宽稳定在 ~40 GB/s 以上，支持大规模并行（如 256 EP）。 快速上手 系统要求 Hopper 架构 GPU（如 H800）、CUDA 12.3+、PyTorch 2.1+。 依赖修改版 NVSHMEM（需按指南安装）。 安装与测试 # 安装依赖并编译 NVSHMEM_DIR=/path/to/nvshmem python setup.py install # 运行测试（需根据集群配置调整参数） python tests/test_intranode.py python tests/test_internode.py 网络配置建议 流量隔离：使用 InfiniBand 的虚拟通道（VL）隔离不同任务（如正常内核、低延迟内核）。 自适应路由：低延迟内核支持该功能，可缓解网络拥堵，但可能增加延迟。 静态路由：轻负载环境下推荐，避免额外开销。 使用示例 训练/预填充阶段 # 初始化通信缓冲区 buffer = get_buffer(group, hidden_bytes) # 数据分发（Dispatch） recv_x, recv_idx, recv_weights, … = buffer.dispatch(x, topk_idx, …) # 数据合并（Combine） combined_x, event = buffer.combine(x, handle, …) 推理解码阶段 # 低延迟模式初始化（需指定最大 token 数） buffer = get_buffer(group, …
DeepSeek开源周第一日-FlashMLA
1 months ago 高效码农FlashMLA [](#flashmla) FlashMLA 是适用于 Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核，针对可变长度序列服务进行了优化。 目前已发布： BF16 块大小为 64 的分页 kvcache 快速启动 安装 python setup.py install 基准 python tests/test_flash_mla.py 使用 CUDA 12.6，在 H800 SXM5 上，在内存绑定配置下实现高达 3000 GB/s，在计算绑定配置下实现 580 TFLOPS。 用法 from flash_mla import get_mla_metadata, flash_mla_with_kvcache tile_scheduler_metadata, num_splits = get_mla_metadata(cache_seqlens, s_q * h_q // h_kv, h_kv) for i in range(num_layers): … o_i, lse_i = flash_mla_with_kvcache( q_i, kvcache_i, block_table, cache_seqlens, dv, tile_scheduler_metadata, num_splits, causal=True, ) … 要求 Hopper GPU CUDA 12.3 及更高版本 PyTorch 2.0 及以上版本 @misc{flashmla2025, title={FlashMLA: Efficient MLA decoding kernel}, author={Jiashi Li}, year={2025}, publisher = {GitHub}, howpublished = {\url{https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA}}, } 这个开源的意义可以用三个简单比喻来解释： 像给工厂换上了智能流水线 传统AI处理不同长度的文字（比如聊天对话），就像工厂处理不同尺寸的包裹需要频繁调整流水线，效率低。现在这个技术就像能自动伸缩的智能流水线，无论长短信息都能流畅处理。 相当于给AI发动机升级了涡轮增压 专门为最新GPU（Hopper架构）设计，就像给跑车引擎加装涡轮，让AI生成内容的速度更快，同时更省电（降低计算成本）。实测比传统方法快3倍，好比把车速从60码提到180码。 如同开放了顶级餐厅的独家菜谱 不仅自己用得好，还公开了核心技术配方。就像米其林餐厅公开招牌菜的烹饪秘籍，让所有开发者都能做出同样高水准的”料理”，推动整个AI行业的发展。目前已有企业使用该方案节省了40%的云计算开支。
windows安装部署DeepSeek模型兼容性检测
1 months ago 高效码农如果想快速检测，请移步点击：DeepSeek模型兼容性检测检查设备能否运行不同规模的DeepSeek模型 硬件信息获取与模型支持判断 获取硬件信息的关键点 获取硬件信息的关键点包括： CPU 内存 GPU（如果有的话） 对于模型支持的大小，主要影响因素是： 内存大小 GPU 的 VRAM 例如： 7B 的模型可能需要至少 16GB 内存 更大的模型如 33B 可能需要 32GB 或以上 如果有独立 GPU，尤其是 NVIDIA 的显卡，显存也很重要。例如： 16GB 显存 可以运行更大的模型。 批处理脚本设计 1. 获取总物理内存 使用 systeminfo 命令可以获取系统信息，包括内存。通过 findstr 过滤输出行，提取总物理内存。 示例代码： for /f "tokens=2 delims=:" %%a in (‘systeminfo ^| findstr /C:"安装的物理内存"’) do set "total_memory=%%a" set "total_memory=%total_memory: =%" for /f "tokens=1 delims=. " %%b in ("%total_memory%") do set total_memory_gb=%%b 解析： 提取 systeminfo 输出中的“安装的物理内存”行。 清理空格和单位（如 GB），将值存储到变量 total_memory_gb 中。 2. 获取显卡信息 方法一：使用 wmic 通过 wmic path Win32_VideoController get Name, AdapterRAM 获取显卡名称和显存大小。 示例代码： for /f "tokens=*" %%d in (‘wmic path Win32_VideoController get Name^, AdapterRAM /format:list ^| findstr …
使用unsloth在kaggle上微调 DeepSeek R1
1 months ago 高效码农在本教程中，我们将在 Hugging Face 的医疗思路链数据集上对模型进行微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B。这个精简的 DeepSeek-R1 模型是通过在使用 DeepSeek-R1 生成的数据上对 Llama 3.1 8B 模型进行微调而创建的。它展示了与原始模型类似的推理能力。 如果您是 LLM 和微调的新手，我强烈建议您参加Python 中的 LLM 简介课程。 作者图片 DeepSeek R1 简介 中国人工智能公司 DeepSeek AI 已开源其第一代推理模型 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero，它们在数学、编码和逻辑等推理任务上的表现可与 OpenAI 的 o1 相媲美。您可以阅读我们关于 DeepSeek R1 的完整指南以了解更多信息。 DeepSeek-R1-Zero DeepSeek-R1-Zero 是第一个完全使用大规模强化学习(RL) 而不是监督式微调 (SFT) 作为初始步骤进行训练的开源模型。这种方法使模型能够独立探索思路链(CoT) 推理、解决复杂问题并迭代优化其输出。然而，它面临着重复推理步骤、可读性差和语言混合等挑战，这些挑战会影响其清晰度和可用性。 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 的推出是为了通过在强化学习之前加入冷启动数据来克服 DeepSeek-R1-Zero 的局限性，为推理和非推理任务提供坚实的基础。 这种多阶段训练使模型能够在数学、代码和推理基准上实现与 OpenAI-o1 相当的最先进的性能，同时提高其输出的可读性和连贯性。 DeepSeek 蒸馏 除了需要大量计算能力和内存才能运行的大型语言模型外，DeepSeek 还引入了精简模型。这些更小、更高效的模型已经证明它们仍然可以实现出色的推理性能。 这些模型的参数范围从 1.5B 到 70B，保留了强大的推理能力，其中 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在多个基准测试中的表现均优于 OpenAI-o1-mini。 较小的模型继承了较大模型的推理模式，展示了提炼过程的有效性。 来源：deepseek-ai/DeepSeek-R1 阅读DeepSeek -R1：功能、o1 比较、提炼模型等博客，了解其主要功能、开发过程、提炼模型、访问、定价以及与 OpenAI o1 的比较。[](https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1)[](https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1) 微调 DeepSeek R1：分步指南 要微调DeepSeek R1模型，您可以按照以下步骤操作： 1. 设置 对于这个项目，我们使用 Kaggle 作为我们的 Cloud IDE，因为它可以免费访问 GPU，而这些 GPU 通常比 Google Colab 中提供的 GPU 更强大。首先，启动一个新的 Kaggle 笔记本，并将您的 Hugging Face 令牌和 Weights & Biases 令牌添加为机密。 您可以通过导航到Add-onsKaggle …
本地Deepseek添加知识库：回答不准确、不按照知识库回答、知识库乱码
1 months ago 高效码农本地Deepseek添加知识库：回答不准确、不按照知识库回答、知识库乱码 问题背景 近期有开发者反馈，在使用本地部署的Deepseek大模型对接自定义知识库时，遇到了以下三类典型问题： 回答内容不准确：模型输出的答案与知识库内容存在明显偏差 不按知识库回答：模型完全忽略知识库内容，仅根据自身训练数据生成回答 知识库乱码现象：加载的文档出现大量乱码字符，影响模型理解 问题分析 经过实际测试和日志分析，我们发现这些问题存在一个共同特征：当知识库文档采用非UTF-8编码时，上述问题出现的概率显著增加。具体表现为： 1. 编码不兼容导致解析异常 当文档使用GBK/GB2312等中文编码时： 特殊符号（如·、®、©等）会被错误解析 中英文混合内容可能出现断句错误 标点符号转换异常（如中文引号被识别为英文引号） 2. 内容截断引发理解偏差 非UTF-8编码文件在读取时可能触发以下问题： # 典型错误示例（Python） with open("knowledge.txt", "r") as f: # 未指定encoding参数 content = f.read() # 默认使用系统编码，可能造成内容截断 3. 元数据处理失效 模型预处理模块可能无法正确识别： 使用BIG5等编码的繁体中文文档 包含BOM头的UTF-8文档 混合编码的多格式文档集合 解决方案 步骤1：统一编码格式 # 使用iconv工具批量转换（Linux/Mac） find ./knowledge_base -name "*.txt" -exec iconv -f GBK -t UTF-8 {} -o {}.utf8 \; # Windows推荐工具： # 1. Notepad++ 编码转换功能 # 2. VS Code 右下角编码选择器 步骤2：添加编码声明对于CSV/XML等结构化文档： # 首行添加编码声明 # -*- coding: utf-8 -*- 姓名,职务,联系方式 张三,技术总监,zhangsan@example.com 问题根源 根本原因是字符集编码不统一。Deepseek的文本处理管线基于UTF-8设计，当遇到其他编码格式时： 文本解析器会错误分割语义单元 词向量生成出现维度偏移 注意力机制计算产生异常权重分配
3个DeepSeek隐藏玩法，99%的人都不知道！
2 months ago 高效码农3个DeepSeek隐藏玩法，99%的人都不知道！ 最近，DeepSeek-R1 这款号称“中国版O1”的 AI 模型刷屏了！ 它在数学和编程领域表现出色，中文写作能力强，对提示词的理解也有很大突破。 但许多用户在使用后，发现它似乎并没有想象中那么好用。 别急！今天给大家分享 3 个小技巧，帮你正确解锁 DeepSeek-R1 的隐藏玩法。 1. 不要用结构化提示词对话 以往我们用的 AI 模型，都需要结构化的提示词，例如： 角色：你是一个专业的旅行规划师。 任务：帮我制定一份预算 1000 元的天津旅游攻略。 执行步骤：…… 但 DeepSeek-R1 是一个推理模型，不需要这么做。 ✅ 正确做法： 只需告诉它你的目标，例如： “我预算 1000 元，帮我规划一份天津旅游攻略。” 2. 不要一开始就开启“深度思考”模式 很多人发现 DeepSeek-R1 “超能装”，回答里充满了各种术语。 这是因为它默认开启了“深度思考”模式，导致回答过于复杂。 ✅ 解决方法： 先用 普通模式 交流几轮，让它“学会”用正常语言表达。 再切换到 深度思考 模式，就能避免专业术语过多的问题。 3. 让它“说人话” 如果 DeepSeek-R1 回答仍然晦涩难懂，你可以在提示词中直接说明： ✅ 示例提示词： “请用通俗易懂的语言解释这个概念。” 或更直接地告诉它： “用大白话说，不要太专业。” 这样，它的回答会更接地气、更容易理解。 总结 ❌ 不要 结构化提示词 → ✅ 直接说目标 ❌ 不要 一开始开深度思考 → ✅ 先聊几轮再开启 ❌ 不要 让它装专业 → ✅ 告诉它‘说人话’ 这样，你就能更高效地使用 DeepSeek-R1 了！
零基础使用DeepSeek高效提问技巧
2 months ago 高效码农零基础使用DeepSeek高效提问技巧 核心原则 DeepSeek 是「模式匹配专家」，清晰的指令能激活更精准的知识关联。以下技巧助你高效对话： 技巧1：明确具体目标 反例与改进 ❌ 反例：帮我写个方案 缺陷诊断：缺少行业/场景/格式等关键约束条件 ✅ 正例： 作为跨境电商创业者，我需要制定亚马逊新品推广方案，请按以下框架展开： 市场调研方法（要求包含3种低成本工具） 推广阶段划分（分预热期/爆发期/长尾期） 风险控制清单 优势：结构化需求 + 场景限定，生成可直接落地的文案。 技巧2：提供背景信息 反例与改进 ❌ 反例：这段话怎么修改更好："产品具有卓越性能" 缺陷诊断：缺失产品类型/受众/使用场景等关键信息 ✅ 正例： 我正在修改智能手环英文产品说明书，目标用户是北美户外运动爱好者。请将"产品具有卓越性能"改为： 包含防水等级/续航数据 添加符合美国人认知的类比参照（如“续航堪比马拉松运动员的耐力”） 使用激励性动词（如“征服极端环境”） 执行建议：提供背景和目标，明确底层诉求。 技巧3：分步拆解复杂问题 反例与改进 ❌ 反例：如何从零开始做小红书账号？ 缺陷诊断：问题过于宏大，易得到泛泛回答 ✅ 正例： 请分三步指导新手运营家居类小红书账号： Step1：冷启动期（0-500粉）必备动作清单 Step2：爆款内容公式（含标题/封面/发布时间模板） Step3：1000粉后商业变现路径 关键点：用「Step+数字」拆分阶段，获取阶梯式指引。 技巧4：及时反馈修正对话 操作示例 用户初次指令： 请用李佳琦风格写防晒霜卖点 → DeepSeek生成直播话术1.0版 反馈修正： 语气可以更夸张，增加5个感叹词 补充实验室检测数据，用可视化类比结尾 添加紧迫感促销话术（如“限时抢购只剩24小时！”） 效果：通过迭代优化，逐步逼近理想输出。 技巧5：善用追问扩展话术 经典模板 风险预判： 基于这个方案，可能遇到哪些实施风险？给出应对策略 理论迁移： 如果用XX理论/XX模式重新解构问题，会得到什么新结论？ 行动提炼： 请将以上内容提炼为3个可立即执行的动作要点 价值：通过追问挖掘深层洞见，提升方案完备性。 高效对话 = 清晰目标 + 充分背景 + 结构化拆分 + 动态修正 + 深度追问