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DeepSeek、エージェント訓練のためのDSecサンドボックスインフラを明らかにする
DeepSeekは、大規模なエージェントトレーニングを向上させることを目的としたDSecサンドボックスインフラストラクチャを導入しました。このプラットフォームはさまざまな種類のサンドボックスを統合し、強化学習ワークロードとのライフサイクル管理を調整し、1日に約300万のサンドボックスを処理し、秒間5000以上の作成が可能です。
要点
- DeepSeekは、エージェント訓練向けの新しいサンドボックスインフラ「DSec」を発表しました。
- DSecは、関数コール、コンテナ、マイクロVM、フルVMのサンドボックスを統合しています。
- このシステムは、強化学習ワークロードでライフサイクルを管理しています。
- プロダクション規模の設定は約160ノードで構成されています。
- 1日に300万のサンドボックスおよび38万の同時サンドボックスをサポートしています。
- プラットフォームは、1秒に5000以上のサンドボックスを作成できます。
なぜ重要か
- DSecの開発は、AIと機械学習の成長トレンドと一致しています。
- サンドボックス技術は、セキュアで効率的なモデルトレーニングのためにますます重要になっています。
- 2025年のトレンドには、複雑なAIシステムをサポートするための高度なコンピューティングパワーとインフラの進化が含まれています。
DSecは、AIトレーニングインフラの大幅な進歩を示しており、より堅牢でスケーラブルな機械学習アプリケーションを促進する可能性があります。