La organización DeepSeek, bajo el nombre de usuario deepseek-ai, tiene una notable presencia en GitHub con una amplia gama de repositorios públicos. Sus proyectos más destacados incluyen deepseek-harness y DeepSeek-V3, desarrollados principalmente en lenguajes como Python, TypeScript y C++. Su enfoque está en la integración y el desarrollo de herramientas para la inteligencia artificial.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
deepseek-harness
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
DeepSeek-V3
No se proporcionó descripción para este repositorio.
DeepSeek-R1
No se proporcionó descripción para este repositorio.
awesome-deepseek-integration
Integrate the DeepSeek API into popular software
DeepSeek-Coder
DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself
DeepSeek-OCR
Contexts Optical Compression
DeepInfer
DeepInfer: High-performance, large-scale inference framework for DeepSeek models
Janus
Janus-Series: Unified Multimodal Understanding and Generation Models
FlashMLA
FlashMLA: Efficient Multi-head Latent Attention Kernels
3FS
A high-performance distributed file system designed to address the challenges of AI training and inference workloads.
DeepEP
DeepEP: an efficient expert-parallel communication library
DeepGEMM
DeepGEMM: clean and efficient BLAS kernel library on GPU
open-infra-index
Production-tested AI infrastructure tools for efficient AGI development and community-driven innovation
DeepSeek-LLM
DeepSeek LLM: Let there be answers
DeepSpec
DeepSpec: a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding algorithms
DeepSeek-Coder-V2
DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence
awesome-deepseek-agent
No se proporcionó descripción para este repositorio.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
DeepSeek-V2
DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
smallpond
A lightweight data processing framework built on DuckDB and 3FS.
Engram
Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models
DeepSeek-VL
DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding
DeepSeek-OCR-2
Visual Causal Flow
DeepSeek-Math
DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models
DreamCraft3D
[ICLR 2024] Official implementation of DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior
DualPipe
A bidirectional pipeline parallelism algorithm for computation-communication overlap in DeepSeek V3/R1 training.
deepseek-recipe
No se proporcionó descripción para este repositorio.
TileKernels
A kernel library written in tilelang
DeepSeek-MoE
DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
DeepSeek-V3.2-Exp
No se proporcionó descripción para este repositorio.
DeepSeek-Math-V2
No se proporcionó descripción para este repositorio.
EPLB
Expert Parallelism Load Balancer
DeepSeek-Prover-V2
No se proporcionó descripción para este repositorio.
profile-data
Analyze computation-communication overlap in V3/R1.
awesome-deepseek-coder
A curated list of open-source projects related to DeepSeek Coder
ESFT
Expert Specialized Fine-Tuning
DeepGEMM-Ascend
DeepGEMM-Ascend: clean and efficient matrix multiplication kernel library for Huawei Ascend NPUs
DeepSeek-Prover-V1.5
No se proporcionó descripción para este repositorio.
LPLB
An early research stage expert-parallel load balancer for MoE models based on linear programming.
DeepSelect
DeepSelect: TopK kernels for DeepSeek Sparse Attention (DSA) and Samplers
DeepJIT
A lightweight library for xPU kernel JIT compilation
DeepEP-Ascend
A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs.
dsh-libreoffice-kit
An internal component used by DeepSeek Harness
clangd-ascend
Clangd for Ascend for Code Lint & Code Completion
dsh-node-addon-require-builtin
An internal component used by DeepSeek Harness
Preguntas frecuentes
¿Qué construye deepseek-ai en GitHub?
Deepseek-ai desarrolla una variedad de herramientas y bibliotecas relacionadas con la inteligencia artificial. Sus repositorios incluyen proyectos como deepseek-harness y DeepSeek-Coder, que permiten integrar y mejorar el uso de API en diferentes aplicaciones.
¿Qué lenguajes de programación utiliza deepseek-ai?
Deepseek-ai utiliza varios lenguajes de programación, con Python y TypeScript como sus principales. También trabaja con C++, Cuda y Rust, lo que refleja su enfoque en la eficiencia y el rendimiento en proyectos de inteligencia artificial.
¿Son públicos los repositorios de deepseek-ai?
Sí, todos los repositorios de deepseek-ai son públicos en GitHub. Esto permite que otros desarrolladores accedan y contribuyan a sus proyectos, fomentando la colaboración en la comunidad de inteligencia artificial.
¿Esta exposición es intencionada?
Monitorea a DeepSeek con RepoGuard y recibe alertas en el momento en que aparece un nuevo repositorio público.
Monitorea esta cuenta