# DeepSeek-V3.2
## 论文
[DeepSeek_V3.2](./doc/paper.pdf)

## 模型简介
DeepSeek-V3.2，这是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。我们的方法基于三个关键技术突破：

1. **DeepSeek 稀疏注意力（DSA）：** 我们引入了 DSA，这是一种高效的注意力机制，它显著降低了计算复杂性，同时保持了模型性能，特别针对长上下文场景进行了优化。
2. **可扩展的强化学习框架：** 通过实施强大的 RL 协议并扩展后训练计算，DeepSeek-V3.2 的表现与 GPT-5 相当。值得注意的是，我们的高计算变体 DeepSeek-V3.2-Speciale 超越了 GPT-5，并在推理能力上与 Gemini-3.0-Pro 相当。
    + *成就：*🥇 2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）和国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）金牌表现。
3. **大规模代理任务合成管道：** 为了将推理融入工具使用场景，我们开发了一种新颖的合成管道，系统地生成大规模训练数据。这促进了可扩展的代理后训练，提高了在复杂交互环境中的合规性和泛化能力。

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    <img src="./doc/benchmark.png"/>
</div>

## 环境依赖
| 软件 | 版本 |
| :------: | :------: |
| DTK | 26.04 |
| python | 3.10.12 |
| transformers | 4.57.6 |
| vllm | 0.11.0+das.opt1.rc2.dtk2604.20260128.g0bf89b0c |
| torch | 2.5.1+das.opt1.dtk2604.20260116.g78471bfd |

推荐使用镜像: harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/vllm:0.11.0-ubuntu22.04-dtk26.04-0130-py3.10-20260202

- 挂载地址`-v` 根据实际模型情况修改
```bash
docker run -it \
    --shm-size 200g \
    --network=host \
    --name deepseek-v32 \
    --privileged \
    --device=/dev/kfd \
    --device=/dev/dri \
    --device=/dev/mkfd \
    --group-add video \
    --cap-add=SYS_PTRACE \
    --security-opt seccomp=unconfined \
    -u root \
    -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro \
    -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ \
    harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/vllm:0.11.0-ubuntu22.04-dtk26.04-py3.10 bash
```
更多镜像可前往[光源](https://sourcefind.cn/#/service-list)下载使用。

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。



## 数据集
无

## 训练
暂无

## 推理
### vllm
#### 多机推理
1. 将模型转换成bf16格式，转换命令如下：
```bash
# fp8转bf16
python inference/fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /path/to/DeepSeek-V3.2 --output-bf16-hf-path /path/to/DeepSeek-V3.2-bf16
```
转换完成后，将原模型中的 `generation_config.json`, `tokenizer_config.json`, `tokenizer.json`拷贝到`/path/to/DeepSeek-V3.2-bf16`中。

拷贝config文件
```bash
cp inference/config.json /path/to/DeepSeek-V3.2-bf16
```

2. 加入环境变量
> 请注意：
> 每个节点上的环境变量都写到.sh文件中，保存后各个计算节点分别source `.sh` 文件
>
> VLLM_HOST_IP：节点本地通信口ip，尽量选择IB网卡的IP，**避免出现rccl超时问题**
>
> NCCL_SOCKET_IFNAME和GLOO_SOCKET_IFNAME：节点本地通信网口ip对应的名称
>
> 通信口和ip查询方法：ifconfig
>
> IB口状态查询：ibstat  !!!一定要active激活状态才可用，各个节点要保持统一

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    <img src="./doc/ip_bw.png"/>
</div>

```bash
export VLLM_USE_V32_ENCODE=1

export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1
export VLLM_HOST_IP=x.x.x.x # 对应计算节点的IP，建议选择IB口SOCKET_IFNAME对应IP地址
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
export NCCL_SOCKET_IFNAME=ibxxxx
export GLOO_SOCKET_IFNAME=ibxxxx
export NCCL_IB_HCA=mlx5_0:1 # 根据 ibstat 查看
unset NCCL_ALGO
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_MAX_NCHANNELS=16
export NCCL_MIN_NCHANNELS=16
export NCCL_NET_GDR_READ=1
export NCCL_DEBUG=INFO
export NCCL_MIN_P2P_NCHANNELS=16
export NCCL_NCHANNELS_PER_PEER=16
export HIP_USE_GRAPH_QUEUE_POOL=1
export VLLM_RPC_TIMEOUT=1800000
export VLLM_USE_FLASH_MLA=1

# 海光CPU绑定核,intel cpu可不加
export VLLM_NUMA_BIND=1
export VLLM_RANK0_NUMA=0
export VLLM_RANK1_NUMA=1
export VLLM_RANK2_NUMA=2
export VLLM_RANK3_NUMA=3
export VLLM_RANK4_NUMA=4
export VLLM_RANK5_NUMA=5
export VLLM_RANK6_NUMA=6
export VLLM_RANK7_NUMA=7
```

3. 启动RAY集群
> x.x.x.x 对应第一步 Master节点的 VLLM_HOST_IP

```bash
# head节点执行
ray start --head --node-ip-address=x.x.x.x --port=6379 --num-gpus=8 --num-cpus=32
# worker节点执行
ray start --address='x.x.x.x:6379' --num-gpus=8 --num-cpus=32
```

4. 启动vllm server
> intel cpu 需要加参数：`--enforce-eager`

```bash
vllm serve /path/to/DeepSeek-V3.2-bf16 \
    --trust-remote-code \
    --distributed-executor-backend ray \
    --dtype bfloat16 \
    --tensor-parallel-size 32 \
    --max-model-len 32768 \
    --port 8001
```

启动完成后可通过以下方式访问：
```bash
curl http://localhost:8001/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "/path/to/DeepSeek-V3.2-bf16",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "请介绍下你自己。"
            }
        ],
        "temperature": 1.0,
        "chat_template_kwargs": {
            "thinking": true
        }
    }'
```

## 效果展示
<div align=center>
    <img src="./doc/result-dcu.png"/>
</div>

### 精度
DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。

## 预训练权重
| 模型名称  | 权重大小  | DCU型号  | 最低卡数需求 |下载地址|
|:-----:|:----------:|:----------:|:---------------------:|:----------:|
| DeepSeek-V3.2 | 685B | BW1000 | 32 | [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2) |
| DeepSeek-V3.2-Speciale | 685B | BW1000 | 32 | [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale) |
| DeepSeek-V3.2-Exp  | 685B | BW1000 | 32 | [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp) |

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deepseek-v3.2_vllm

## 参考资料
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
