L'organizzazione DeepSeek, nota su GitHub con il nome utente deepseek-ai, presenta una vasta gamma di repository pubblici dedicati allo sviluppo di tecnologie avanzate. Tra i linguaggi principali utilizzati ci sono Python, C++, e TypeScript, con progetti significativi come DeepSeek-V3 e deepseek-harness, che evidenziano l'approccio modulare e l'integrazione nell'ambito dell'intelligenza artificiale.
Lingue principali
Repository pubblici
deepseek-harness
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
DeepSeek-V3
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DeepSeek-R1
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awesome-deepseek-integration
Integrate the DeepSeek API into popular software
DeepSeek-Coder
DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself
DeepSeek-OCR
Contexts Optical Compression
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
open-infra-index
Production-tested AI infrastructure tools for efficient AGI development and community-driven innovation
DeepGEMM
DeepGEMM: clean and efficient BLAS kernel library on GPU
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
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-Math
DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models
DeepSeek-OCR-2
Visual Causal Flow
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-MoE
DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
TileKernels
A kernel library written in tilelang
DeepSeek-V3.2-Exp
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
DeepSeek-Math-V2
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
EPLB
Expert Parallelism Load Balancer
DeepSeek-Prover-V2
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
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
DeepSeek-Prover-V1.5
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
LPLB
An early research stage expert-parallel load balancer for MoE models based on linear programming.
deepseek-recipe
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
DeepSelect
DeepSelect: TopK kernels for DeepSeek Sparse Attention (DSA) and Samplers
DeepJIT
A lightweight library for xPU kernel JIT compilation
Domande frequenti
Cosa costruisce deepseek-ai su GitHub?
Deepseek-ai sviluppa una varietà di progetti su GitHub, inclusi strumenti e librerie per l'intelligenza artificiale. I repository principali come DeepSeek-V3 e deepseek-harness offrono soluzioni modulari e integrazioni con API, facilitando l'uso in vari contesti.
Quali linguaggi di programmazione utilizza deepseek-ai?
I linguaggi principali utilizzati da deepseek-ai includono Python, C++, Cuda, TypeScript, Makefile e Rust. Questa diversità linguistica consente di affrontare vari aspetti dello sviluppo software e dell'intelligenza artificiale.
I repository di deepseek-ai sono pubblici?
Sì, i repository di deepseek-ai sono pubblici su GitHub. Questo consente agli sviluppatori e ai ricercatori di accedere e contribuire ai progetti, promuovendo la collaborazione e l'innovazione nell'ambito dell'intelligenza artificiale.
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