فریم‌ورک DeepInfer؛ زیرساخت متن‌باز دیپ‌سیک برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ
شرکت Deep-Seek با انتشار فریم‌ورک DeepInfer، راهکاری را معرفی کرده است که پیش از این تنها در سرویس‌های ابریِ در مقیاس بزرگ این مجموعه استفاده می‌شد.
توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی همواره با چالش تعادل میان سرعت خروجی و هزینه‌های زیرساخت روبه‌رو هستند. شرکت Deep-Seek با انتشار فریم‌ورک DeepInfer، راهکاری را معرفی کرده است که پیش از این تنها در سرویس‌های ابریِ در مقیاس بزرگ این مجموعه استفاده می‌شد. این فریم‌ورک که بر پایه پروژه‌های محبوبی مثل vLLM و SGLang بنا شده، به‌طور اختصاصی برای اجرای بهینه مدل‌های این شرکت و سایر مدل‌های بزرگ در محیط‌های تولیدی طراحی شده است.
خلاصه
DeepInfer یک فریم‌ورک متن‌باز برای استنتاج (Inference) مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ است که توسط تیم DeepSeek توسعه یافته است. این ابزار با بهره‌گیری از هسته‌های پردازشی بهینه نظیر FlashMLA و زمان‌بندی ناهمگام، سرعت پاسخ‌دهی مدل‌ها را در سرورهای محلی و ابری به‌شدت افزایش می‌دهد و امکان خروجی‌های ساختاریافته را فراهم می‌کند.
چرا کارایی استنتاج در مدل‌های بزرگ اهمیت دارد؟
وقتی یک مدل هوش مصنوعی مثل DeepSeek-V۴.۱ در یک کسب‌وکار ایرانی برای پاسخ‌گویی به مشتریان یا تحلیل داده‌های مالی به کار گرفته می‌شود، سرعت تولید هر توکن (کلمه) اهمیت حیاتی دارد. تأخیر در پاسخ‌دهی نه تنها تجربه کاربری را تخریب می‌کند، بلکه هزینه‌های پردازشی سرور را نیز بالا می‌برد. DeepInfer با هدف حذف این گلوگاه‌ها وارد میدان شده است. این فریم‌ورک از تکنیک‌های پیشرفته‌ای برای موازی‌سازی استفاده می‌کند که اجازه می‌دهد مدل‌های غول‌پیکر روی چندین پردازنده گرافیکی (GPU) به‌صورت هم‌زمان و با کمترین اتلاف وقت اجرا شوند.
ویژگی‌های فنی و هسته‌های پردازشی بهینه
قدرت اصلی این زیرساخت در لایه هسته (Kernel) نهفته است. استفاده از FlashMLA و DeepGEMM باعث می‌شود عملیات ریاضی سنگین مدل‌های زبانی با بهره‌وری بالاتری روی سخت‌افزارهای انویدیا و اسند (Ascend) اجرا شوند. یکی از نوآوری‌های این ابزار، استفاده از زمان‌بندی ناهمگام (Asynchronous Scheduling) است؛ به این معنا که در حالی که پردازنده گرافیکی در حال تولید پاسخ است، پردازنده مرکزی (CPU) دسته‌های بعدی داده را آماده می‌کند. این هم‌پوشانی باعث می‌شود نرخ بیکاری سخت‌افزار به صفر نزدیک شود.
برای کسانی که در ایران به دنبال پیاده‌سازی مدل‌های اختصاصی روی سرورهای خود هستند، دسترسی به هوش مصنوعی نهال امکان استفاده از این زیرساخت‌های پیشرفته را در قالب دستیارهای هوشمند فراهم می‌کند تا درگیر پیچیدگی‌های پیکربندی سخت‌افزاری نشوند.
خروجی‌های ساختاریافته و تضمین پایداری
یکی از مشکلاتی که برنامه‌نویسان در کار با مدل‌های زبانی دارند، عدم قطعیت در فرمت خروجی است. DeepInfer به کاربر اجازه می‌دهد با استفاده از دستورات EBNF یا طرح‌های JSON، مدل را مجبور کند که خروجی را دقیقاً در قالب مورد نیاز نرم‌افزار تولید کند. همچنین، قابلیت Batch-invariant تضمین می‌کند که اگر یک ورودی مشخص را در کنار ورودی‌های مختلف دیگر به مدل بفرستید، نتیجه نهایی برای آن ورودی خاص همیشه یکسان بماند. این موضوع برای سیستم‌های حساس که نیاز به تست‌های تکرارپذیر دارند، بسیار حیاتی است.
الزامات نصب و راه‌اندازی
برای استفاده از این فریم‌ورک، ابتدا باید یک محیط پایتون نسخه ۳.۱۲ ایجاد کنید. این ابزار در حال حاضر از کارت‌های گرافیک NVIDIA و همچنین شتاب‌دهنده‌های Ascend پشتیبانی می‌کند. در اولین اجرا، مدل پیش‌فرض DeepSeek-V۴.۱-Flash از مخازن Hugging Face دانلود می‌شود، اما کاربر می‌تواند با تنظیم متغیرهای محیطی، از نسخه‌های محلی مدل نیز استفاده کند. تنظیماتی نظیر DEEPINFER_ENABLE_MTP_VARLEN برای شتاب‌دهی به رمزگشایی از طریق توکن‌های پیش‌نویس (Draft Tokens) در این نسخه گنجانده شده است.
نکات کلیدی
- این فریم‌ورک نسخه متن‌باز همان زیرساختی است که سرویس‌های عمومی دیپ‌سیک را پشتیبانی می‌کند.
- پشتیبانی از خروجی‌های ساختاریافته (JSON Schema) یکپارچگی مدل با نرم‌افزارهای سازمانی را تسهیل می‌کند.
- قابلیت زمان‌بندی ناهمگام باعث حذف تأخیر ناشی از مدیریت دسته‌ها (Batching) در CPU می‌شود.
- استفاده از تکنیک SWA bounded replay حجم محاسبات بخش پیش‌پردازش (Prefill) را به شکل موثری کاهش می‌دهد.
منبع: github.com