DeepSeek ，150 kişiyi birden genişletiyor!
Onlar sadece 300-500 kişilik bir ölçekle, büyük bir harekete geçmek istiyorlar.
Bu 150 HC'nin hiçbirisi AI araştırma yönünde değil; hepsi iki pozisyonda toplanmıştır: Sunucu tarafı geliştirme mühendisi, Agent esnek hesaplama geliştirme mühendisi; özellikle 2 ila 10 yıl deneyime sahip deneyimli arka uç geliştiricilere yöneliktir.
Yönetici Cui Tianyi, ölçek büyüdükçe karmaşıklığın arttığını ve bu karmaşıklığın tekrar ölçeği genişletmeyi gerektirdiğini açıkladı.
Bu... takım büyüklüğünün ölçek yasası mı?
DeepSeek elastik hesaplama, makaleden büyük ölçekli mühendisliğe doğru ilerliyor
Bu seferki Agent esnek hesaplama geliştirme mühendisi, platform geliştirme ve alt sistem olmak üzere iki yönde ayrılıyor.
Bu platform, Agent'lar için özelleştirilmiş esnek hesaplama platformu DSec'tir ( DeepSeek Elastik Hesaplama), yakın zamanda yayınlanan DeepSeek -V4 teknik raporunda ilk kez ortaya çıkarıldı.
Makaleye göre, DSec, üç Rust bileşeninden oluşur: API ağ geçidi Apiserver, her bir ana makinedeki Edge proxy'si ve küme izleyicisi Watcher; bunlar, kendi geliştirilen RPC protokolüyle birbirine bağlanır ve çalışır DeepSeek Kendi geliştirdiğimiz 3FS dağıtık dosya sistemi üzerine.
İş ilanları, sonraki mühendislik genişleme planlarını ortaya koyuyor.
Güvenilirliği ve verimliliği artırmak için DSec, işletim sisteminden sanal makineye, tüm ağ ve depolama katmanlarından uygulama katmanı zamanlama ve yönetim hizmetlerine kadar tüm sistem yığınını değiştirmelidir.
Bu proje, daha önce kimse yapmamış birçok şeyi içeriyor ve kopyalanabilecek hazır cevaplar yok.
Platform geliştirme ve bakım yönü, ürün ve geliştirme arasında bir bağ oluşturur; ihtiyaçları anlamaya katılır ve sistemi kendi elle tasarlar, geliştirir ve bakımını yapar.
Alt seviye optimizasyonu ve daha zorlu sorunların çözümü, "bazı işletim sistemi bileşenlerinin performansını SOTA seviyesine kadar çıkarmak veya doğrudan donanım sınırına kadar zorlamak" avantaj sağlar.
Son cümle, "Çalışmanız, Agent modelinin eğitimi için çeşitliliği ve verimliliği doğrudan belirler," boş bir ifade değildir.
çünkü DeepSeek SOTA'ya ulaşacak ve açık kaynak kodlu hale getirilecek, bu da sadece geleceği değil, daha fazlasını etkileyecek. DeepSeek Sistem değil, tüm endüstrinin altyapısı.
Agent, tüm geliştirme zincirini kapsar
Sunucu geliştirme mühendisleri tarafında, model araştırmasından kullanıcıya yönelik hizmetlere kadar tam bir zinciri kapsayan altı yön mevcuttur:
Büyük model araştırma platformu yönü, Agent çerçevesi bileşenleri yönü, geliştirme verimliliği altyapısı yönü, DeepSeek API yönü, çevrimiçi hizmet yönü, veri mühendisliği yönü.
DeepSeek Bu ekip misyonunun tanımı şudur: Büyük model araştırmalarının öncü alanında yeterince yakında olmak ve ortaya konan şeylerin hemen araştırmacıların geri bildirimini almak. Platformun güvenilirliği ve kullanımı, büyük model araştırmalarının verimliliğini ve akıllılık sınırını artırma hızını doğrudan belirler.
Büyük model araştırma platformu yönündeki temel görev, araştırma süreçlerini platform yeteneklerine soyutlamaktır ve “araştırmacıların doğrudan çalışma ortamlarına derinlemesine dahil olmak”, ihtiyaçları pasif olarak kabul etmek yerine sorunları aktif olarak tanımlamaktır. Son hedef, “araştırma fikirlerinin ortaya çıkmasından, doğrulanmasından ve yinelenmesine kadar olan döngüyü kısaltmaktır”
Agent çerçevesi bileşenleri, tekil bir Agent erişim ve çalışma çerçevesi inşa etmekten sorumludur.
Üst düzey CI/CD sistemi, gözlemlenebilirlik ve uyarı sistemi, büyük ölçekli verilerin çoklu kümeler arasında aktarımı ve yönetimi, bakım otomasyonu gibi alanlarda sorumluluklar kapsanmaktadır ve “Agent’ın otomatik teşhis ve RCA’da uygulanmasının araştırılması” açıkça belirtilmiştir.
Dış kullanıcılar için iki yön doğrudan hizmet vermektedir DeepSeek ürünü.
DeepSeek API yönü, “aşırı büyük ölçekli API hizmeti zorlukları”na yanıt vermek için öncü model araştırma sonuçlarını stabil ve verimli bir API ile küresel geliştiricilere ve milyonlarca kullanıcıya sağlamalı ve dahili çıkarım çerçevesiyle birlikte gelişmelidir.
Çevrimiçi hizmet yönü, milyonlarca günlük aktif kullanıcıyı destekleyen büyük modellerin mimari tasarımı ve sürekli yinelemesini gerektirir.
Son olarak, veri mühendisliği yönü, model eğitimi ile üretim hizmeti arasındaki tüm aşamalara hizmet eder ve teknoloji yığını Spark, Flink, Kafka, ClickHouse, Iceberg gibi araçları içerir; adayların, izleme günlüklerinden iş metriklerine kadar tam veri modelleme zincirini bağımsız olarak tamamlayabilmesi gerekir.
Bu yönlerin sorumluluklarını bir arada görmek, bir tam bir zincir gösterir: model, kum havuzunda görevleri yürütür, platform işlemlerin sürecini ve sonuçlarını kaydeder, bu da eğitim ve değerlendirme verilerini oluşturur; veriler daha sonra modeli geliştirmek için kullanılır.
DeepSeek, hangi tür kişileri arıyor?
Araştırma ile ilgili tüm pozisyonlar aynı şeyi vurgular: Mühendisler, yalnızca talepleri kabulüp teslim etmek yerine, “araştırmacıların hizmet içi çalışma ortamlarına derinlemesine dahil olmalı”, sorunları aktif olarak tanımlamalı ve çözümlerin tanımlanmasından uygulamaya kadar ilerlemesini sağlamalıdır.
İş ilanı, ideal adayı betimlemek için tam bir paragraf ayırmıştır, DeepSeek Günlük çalışma süreçlerinde Agent'leri derinlemesine kullanan mühendisler beklenmektedir.
Gerekliliklerden biri, AI Agent araçlarını kullanarak yazılım geliştirme becerisine sahip olmak ve doğrudan deneyime sahip olmayan alanlarda AI destekli olarak kaliteli kod yazabilmektir.
Agent sorunlu bir çözüm sunduğunda, bunu dikkatle fark edip zamanında müdahale edebilmeniz gerekiyor.
Bu Agent çağında, belirli bir dil veya araçta deneyime sahip olmak veya belirli bir tür proje yapmış olmak önemini kaybediyor.
Geliştirme, “Nasıl yapacağımı biliyorum”dan “Ne sormam gerektiğini, nerede hata yapabilirim ve bunun doğru olduğunu nasıl kanıtlarım?” yönüne doğru dönüşüyor.
Referans bağlantısı:
[1]https://x.com/tianyi/status/2096975270578139273?s=20
[2]https://app.mokahr.com/social-recruitment/
Bu yazı WeChat public account "Quantum Bit" tarafından yazılmıştır, yazar: Meng Chen