DeepSeek AI మోడల్స్ మరియు ఆర్కిటెక్చర్ సమగ్ర గైడ్
DeepSeek AI మోడల్స్ ఆర్కిటెక్చర్, 1M కాంటెక్స్ట్, డిస్క్ క్యాషింగ్ మరియు హార్నెస్ ఏజెంట్ టూల్స్ పూర్తి వివరణ.
TruePickforUS నిర్వహించే స్వతంత్ర పరిశోధన లైబ్రరీ, సంవత్సరాల తరబడి రచయితగా, పబ్లిషర్‌గా అనుభవం ఉన్న చీఫ్ ఎడిటర్ ఎ. రవీందర్ సంపాదకత్వంలో రూపొందింది.
TruePickforUS Platform Guides · October 2026
Price: Priceless · 18 min read
Preface
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో అప్లికేషన్లు రూపొందించే డెవలపర్లు మరియు సాంకేతిక నిపుణులకు తక్కువ వ్యయంతో అత్యుత్తమ కంప్యూట్ సామర్థ్యాన్ని పొందడం ప్రధాన సవాలుగా మారింది. ఈ పుస్తకం DeepSeek ఆర్కిటెక్చర్, 1M టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ వినియోగం, డిస్క్ క్యాషింగ్ ద్వారా ఖర్చులను తగ్గించుకునే విధానం మరియు DeepSeek Harness ద్వారా ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్వహించే పూర్తి సాంకేతిక మార్గాన్ని వివరిస్తుంది. అధికారిక మోడల్స్, కస్టమ్ API కాన్ఫిగరేషన్లు, ఫంక్షన్ కాలింగ్ అమలు చేయడం ద్వారా మీరు స్వతంత్రంగా AI సిస్టమ్‌లను నిర్మించగలరు.
DeepSeek అనేది అత్యాధునిక AI మోడల్స్, డెవలపర్ APIలు మరియు ఓపెన్ సోర్స్ ఏజెంట్ టూల్స్‌ను అందించే గ్లోబల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్లాట్‌ఫామ్. ఇది రీజనింగ్ మోడల్స్, 1M కాంటెక్స్ట్ విండో, డిస్క్ ఆధారిత కాంటెక్స్ట్ క్యాషింగ్, ఫంక్షన్ కాలింగ్ మరియు డీప్‌సీక్ హార్నెస్ ద్వారా సంక్లిష్టమైన కోడింగ్, డేటా విశ్లేషణ పనులను అత్యంత తక్కువ ఖర్చుతో వేగంగా పూర్తి చేయడానికి తోడ్పడుతుంది.
Read this if
- DeepSeek API ఆధారంగా స్థిరమైన AI అప్లికేషన్లు నిర్మించాలనుకునే సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు మరియు బ్యాకెండ్ డెవలపర్లు
- తమ సంస్థలలో కంప్యూట్ ఖర్చులను 90 శాతం వరకు తగ్గించుకుంటూ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ అమలు చేయాలనుకునే టెక్ లీడర్లు
- డీప్‌సీక్ హార్నెస్ ద్వారా స్వతంత్ర ఆటోమేషన్ స్క్రిప్ట్‌లు మరియు షెడ్యూల్డ్ టాస్క్‌లు నడపాలనుకునే సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్ట్‌లు
Skip this if
- సాధారణ వెబ్ చాట్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లో కేవలం ప్రాథమిక ప్రశ్నలు మాత్రమే అడిగే సాధారణ యూజర్లు
- మోడల్ వెయిట్స్ డౌన్‌లోడ్ మరియు లోకల్ ట్రైనింగ్ క్లస్టర్ హార్డ్‌వేర్ కాన్ఫిగరేషన్ మాత్రమే వెతికే ఇంజనీర్లు
Contents
- 1.DeepSeek ఆర్కిటెక్చర్ నిర్మాణం మరియు మోడల్స్ పునాది
- 2.రీజనింగ్ విప్లవం మరియు హైబ్రిడ్ ఇన్ఫరెన్స్ విధానాలు
- 3.డెవలపర్ API ఫీచర్లు మరియు స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్ నియంత్రణ
- 4.డిస్క్ కాంటెక్స్ట్ క్యాషింగ్ మరియు కంప్యూట్ ఖర్చుల ఆప్టిమైజేషన్
- 5.డీప్‌సీక్ హార్నెస్ మరియు ఓపెన్ సోర్స్ ఏజెంట్ ఆటోమేషన్
- 6.డేటా ప్రైవసీ పరిమితులు మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ భద్రతా నియమాలు
Chapter 1
ఈ పోస్టును పూర్తిగా ఇంగ్లీష్ లో కూడా చదవండి – Read this article in English
DeepSeek ఆర్కిటెక్చర్ నిర్మాణం మరియు మోడల్స్ పునాది
సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్లు మరియు సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్ట్‌లు తమ అప్లికేషన్లలో భారీ కాంటెక్స్ట్ ఉన్న డాక్యుమెంట్లను లేదా పూర్తి స్థాయి కోడ్‌బేస్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు, అధిక కంప్యూట్ ఖర్చులు మరియు సర్వర్ మెమరీ పరిమితులు ప్రధాన అడ్డంకిగా మారతాయి. ఎక్కువ పరిమాణంలో ఉన్న టోకెన్లను ప్రాసెస్ చేయడం అంటే సర్వర్లలోని హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీపై అపరిమిత భారం పడటమే. ఇది సిస్టమ్ మొత్తం వేగాన్ని తగ్గించడమే కాకుండా నిర్వహణ ఖర్చులను తీవ్రతరం చేస్తుంది.
సంప్రదాయ మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌లలో ప్రతి చిన్న టోకెన్ ప్రాసెసింగ్ కోసం కూడా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లోని మొత్తం పారామితులను యాక్టివేట్ చేయాల్సి వస్తుంది. ఒక మోడల్ వందల బిలియన్ల పారామితులను కలిగి ఉన్నప్పుడు, ప్రతి సాధారణ పదానికి అన్ని పారామితులను రన్ చేయడం వల్ల భారీగా సర్వర్ రిసోర్స్‌లు మరియు విద్యుత్ కంప్యూట్ వృధా అవుతాయి. ఇది ఎంటర్‌ప్రైజ్ స్థాయి మోహరింపులలో వ్యయాన్ని విపరీతంగా పెంచుతూ డెవలపర్లకు బడ్జెట్ పరమైన సవాళ్లను సృష్టిస్తుంది.
ఈ తీవ్రమైన కంప్యూట్ సమస్యను అధిగమించడానికి DeepSeek తన మోడల్స్ రూపకల్పనలో సాంప్రదాయ ఆర్కిటెక్చరల్ పద్ధతులను సమూలంగా మార్చింది. కేవలం మోడల్ మొత్తం పరిమాణాన్ని గుడ్డిగా పెంచుకుంటూ పోయే బదులు, ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో ఇచ్చిన ప్రాంప్ట్ అవసరాలకు సరిపోయే పారామితులను మాత్రమే డైనమిక్‌గా యాక్టివేట్ చేసే మిక్చర్-ఆఫ్-ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) నిర్మాణాన్ని అత్యంత సమర్థవంతంగా అమలులోకి తెచ్చింది.
ఈ MoE నిర్మాణంలో వేర్వేరు ఎక్స్‌పర్ట్ లేయర్‌లు నిర్దిష్టమైన భాషా, కోడింగ్ మరియు సాంకేతిక పనులను ప్రత్యేకంగా నిర్వహిస్తాయి. ప్రతి టోకెన్ సిస్టమ్‌లోకి ప్రవేశించినప్పుడు ఒక తెలివైన రూటింగ్ మెకానిజం ద్వారా అత్యంత అనువైన ఎక్స్‌పర్ట్‌లకు మాత్రమే ఆ టోకెన్ పంపబడుతుంది. దీనివల్ల మొత్తం మోడల్ పారామితులలో కేవలం కొద్ది భాగం మాత్రమే ప్రతి ఇన్ఫరెన్స్ స్టెప్‌లో కంప్యూట్ చేయబడుతుంది.
ఫలితంగా అతిపెద్ద మోడల్ అందించే అత్యున్నత ప్రాతినిధ్య సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వం, చిన్న మోడల్‌కు అయ్యేంత తక్కువ కంప్యూట్ ఖర్చుతోనే లభిస్తాయి. డెవలపర్లు తమ బడ్జెట్‌ను అదుపులో ఉంచుకుంటూనే సంక్లిష్టమైన ఇన్ఫరెన్స్ టాస్క్‌లను వేగంగా నిర్వహించడానికి ఈ పద్ధతి అద్భుతమైన సాంకేతిక పునాదిని కల్పిస్తుంది. అనవసరమైన గణనలను తొలగించడం ద్వారా సర్వర్ సమర్థత గరిష్ట స్థాయికి చేరుకుంటుంది.
ఈ ఆర్కిటెక్చరల్ మార్పులో అత్యంత కీలకమైన భాగం మల్టీ-హెడ్ లేటెంట్ అటెన్షన్ (MLA). ప్రామాణికమైన మల్టీ-హెడ్ అటెన్షన్ మెకానిజంలో కీ-వాల్యూ (KV) కాష్ భారీ పరిమాణంలో హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీని (HBM) ఆక్రమిస్తుంది. కాంటెక్స్ట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ ఈ KV కాష్ పరిమాణం విపరీతంగా పెరిగిపోయి, సర్వర్ హార్డ్‌వేర్ సామర్థ్యాన్ని తీవ్రంగా కుదించివేస్తుంది.
MLA విధానం ద్వారా ఈ KV కాష్‌ను సమర్థవంతంగా లో-డైమెన్షనల్ లేటెంట్ స్పేస్‌లోకి కంప్రెస్ చేయడం సాధ్యమైంది. సంపీడనం చేసినప్పటికీ మోడల్ యొక్క సమాచార నిల్వ సామర్థ్యం మరియు రిట్రీవల్ ఖచ్చితత్వం ఏమాత్రం తగ్గవు. దీనివల్ల మోడల్ సహజమైన పనితీరు తగ్గకుండానే మెమరీ వినియోగం గణనీయంగా తగ్గిపోతుంది.
సర్వర్లలో మెమరీ ఆదా కావడం వల్ల విస్తృతమైన డాక్యుమెంట్లను ఏకకాలంలో విశ్లేషించే బహుళ వినియోగదారుల ట్రాఫిక్‌ను సిస్టమ్ అత్యంత స్థిరంగా మరియు తక్కువ లేటెన్సీతో నిర్వహించగలుగుతుంది. ఇది బ్యాకెండ్ సర్వర్లలో ట్రాఫిక్ రద్దీని మరియు రెస్పాన్స్ సమయాలను సమర్థవంతంగా నియంత్రిస్తూ ఏకకాలిక వినతుల ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.
దీనికి కొనసాగింపుగా డీప్‌సీక్ స్పార్స్ అటెన్షన్ (DSA) పద్ధతిని ప్రవేశపెట్టడం జరిగింది. సాధారణంగా సుదీర్ఘమైన కాంటెక్స్ట్ విండోలలో ప్రతి టోకెన్ మిగిలిన అన్ని టోకెన్లతో ఇంటరాక్ట్ అవ్వడం వల్ల కంప్యూటేషన్ భారం వర్గ పరిమాణంలో (quadratic complexity) పెరుగుతుంది. ఈ గణిత భారం భారీ కాంటెక్స్ట్ అప్లికేషన్లను అత్యంత నెమ్మదిగా మరియు ఆర్థికంగా భరించలేనివిగా మారుస్తుంది.
DSA ఆర్కిటెక్చర్ ఈ సంక్లిష్టతను సమర్థవంతంగా తగ్గిస్తుంది. ఇది అన్ని టోకెన్లను గుడ్డిగా సమానంగా విశ్లేషించే బదులు, బలమైన అర్థవంతమైన సంబంధాలు కలిగిన అత్యంత ప్రాధాన్యత గల టోకెన్లను మాత్రమే గుర్తించి ప్రాసెస్ చేస్తుంది. తద్వారా అనవసరమైన గణనలను పూర్తిగా నివారించి, సుదీర్ఘమైన కాంటెక్స్ట్‌ను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు కూడా స్థిరమైన వేగాన్ని మరియు మెమరీ సామర్థ్యాన్ని నిలకడగా ఉంచుతుంది.
ఈ సమగ్ర ఆవిష్కరణల ఆధారంగానే DeepSeek 1M టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ లెంగ్త్‌ను తన అధికారిక సేవలన్నింటిలో ప్రామాణికంగా అందుబాటులోకి తెచ్చింది. ఒక మిలియన్ టోకెన్ల పరిమాణం అంటే వందలాది పేజీల పరిశోధనా పత్రాలు, పూర్తి స్థాయి సాఫ్ట్‌వేర్ కోడ్‌బేస్‌లు లేదా భారీ లీగల్ కాంట్రాక్టులను ఒకే ప్రాంప్ట్‌లో పంపించి తక్షణ విశ్లేషణను పొందడం సాధ్యమవుతుంది.
ఈ ఆర్కిటెక్చరల్ పురోగతులు కేవలం కంప్యూట్ వేగాన్ని పెంచడానికే పరిమితం కాలేదు. మోడల్ ఆలోచనా సామర్థ్యాన్ని మరియు సంక్లిష్ట సమస్యల పరిష్కార విధానాన్ని కొత్త స్థాయికి చేర్చే ఆధునిక రీజనింగ్ సిస్టమ్స్‌కు బలమైన సాంకేతిక పునాదిగా నిలిచాయి. ఇది భవిష్యత్ తరం స్వతంత్ర AI సాధనాల నిర్మాణానికి మార్గం సుగమం చేస్తోంది.
What you can actually do here
RECOMMENDED BOOK
సోలార్ బిజినెస్ ₹100 లక్షల కోట్లు (తెలుగు PDF ఈబుక్) by A. Ravinder
భారతదేశంలో ₹100 లక్షల కోట్ల సోలార్ అవకాశం ఎలా పనిచేస్తుంది – మీరు అందులో ఎలా భాగం కావచ్చు?
భారతదేశ సోలార్-శక్తి పరివర్తనకు సంపూర్ణ మార్గదర్శి: విధాన పునాది (PLI పథకాలు, టారిఫ్‌లు, 'చైనా ప్లస్ వన్'), పెట్టుబడి రోడ్‌మ్యాప్ (గ్రీన్ బాండ్‌లు, సోలార్ స్టాక్‌లు, 10 మిలియన్ హోమ్స్ కార్యక్రమం) మరియు EPC వ్యాపారాలు, దీర్ఘకాలిక ఆదాయ నమూనాలను నిర్మించే వ్యవస్థాపకులకు ఆచరణాత్మక హ్యాండ్‌బుక్. భారతదేశ సోలార్ విప్లవంలో పాల్గొనదలచిన పెట్టుబడిదారులు, స్టార్టప్‌లు, విధాన నిర్ణేతలు మరియు ప్రతి పౌరుడి కోసం.
Buy on AmazonBuy on Ramthamedia
As an Amazon Associate, TruePickUS can earn from qualifying purchases.
DeepSeek ప్లాట్‌ఫామ్ అందిస్తున్న వివిధ మోడల్స్, API ఫీచర్లు, క్యాషింగ్ సదుపాయాలు మరియు ఏజెంట్ టూల్స్‌ను త్వరితంగా అర్థం చేసుకునేందుకు ఈ వర్గీకృత జాబితా తోడ్పడుతుంది.
API మరియు మోడల్ సామర్థ్యాలు
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| ప్రోగ్రామటిక్ డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం చెల్లుబాటు అయ్యే JSON అవుట్‌పుట్ పొందడం | బ్యాకెండ్ డెవలపర్లు, పైప్‌లైన్ ఇంజనీర్లు | API request → response_format: {'type': 'json_object'} | ఓపెన్ఏఐ API ఫార్మాట్‌తో పూర్తి అనుకూలత ప్రాంప్ట్‌లో JSON వివరణ ఇవ్వకపోతే ఎర్రర్ రావచ్చు |
| బాహ్య టూల్స్ మరియు సిస్టమ్ ఆదేశాలతో మోడల్‌ను అనుసంధానించడం | AI ఏజెంట్ బిల్డర్లు, సిస్టమ్ ఆటోమేటర్లు | API request → tools array → tool_choice | ఒకే కాల్‌లో 128 ఫంక్షన్ల వరకు సమాంతర మద్దతు టూల్ ఎగ్జిక్యూషన్ లాజిక్ యూజర్ వైపు అమలు చేయాలి |
| అసిస్టెంట్ రెస్పాన్స్ ప్రారంభ భాగాన్ని ముందే నిర్దేశించి అవుట్‌పుట్ నియంత్రించడం | కోడ్ జనరేటర్లు, స్ట్రక్చర్డ్ టెక్స్ట్ క్రియేటర్లు | Beta API → assistant role: prefix=True | ట్రంకేట్ అయిన సందేశాలను సులభంగా కొనసాగించవచ్చు బీటా ఎండ్‌పాయింట్ మాత్రమే ఈ ఫీచర్‌కు మద్దతిస్తుంది |
| ముందు వెనుక కోడ్ ఆధారంగా మధ్యలో లోపించిన కోడ్ భాగాలను పూర్తి చేయడం | IDE ప్లగిన్ డెవలపర్లు, సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు | API /completions → prompt + suffix కాన్ఫిగరేషన్ | సాధారణ చాట్ కంప్లీషన్ ధరతోనే సమానమైన రేటు సరైన ప్రిఫిక్స్ మరియు సఫిక్స్ బౌండరీలు అవసరం |
కాంటెక్స్ట్ మరియు క్యాషింగ్ ఆప్టిమైజేషన్
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| పునరావృతమయ్యే లాంగ్ ప్రాంప్ట్‌లపై కంప్యూట్ ఖర్చులను 90 శాతం వరకు తగ్గించడం | ఎంటర్‌ప్రైజ్ యాప్స్, మల్టీ-టర్న్ చాట్‌బాట్ నిర్వాహకులు | ఆటోమేటిక్ డిస్క్ క్యాష్ → 64 టోకెన్ల కనీస యూనిట్ | కాష్ హిట్‌లపై 90 శాతం ధర ఆదా మరియు తక్కువ లేటెన్సీ ప్రాంప్ట్ 0వ టోకెన్ నుండి సరిగ్గా సరిపోలాలి |
| భారీ రిపోజిటరీలు లేదా సుదీర్ఘ డాక్యుమెంట్లను ఒకేసారి విశ్లేషించడం | పరిశోధకులు, లీగల్ మరియు కోడింగ్ అనలిస్టులు | DeepSeek-V4 → 1M context input | స్పార్స్ అటెన్షన్ ద్వారా మెమరీ నిర్వహణ అత్యధిక టోకెన్ల వినియోగం తగినంత బ్యాండ్‌విడ్త్ కోరుతుంది |
| క్లిష్టమైన గణిత మరియు రీజనింగ్ సమస్యల కోసం డీప్ థింక్ ఎనేబుల్ చేయడం | డేటా సైంటిస్టులు, అల్గోరిథం ఇంజనీర్లు | chat.deepseek.com → DeepThink toggle లేదా deepseek-reasoner | స్టెప్-బై-స్టెప్ థాట్ ప్రాసెస్ పారదర్శక వీక్షణ థింకింగ్ టోకెన్ల వల్ల రెస్పాన్స్ సమయం కాస్త పెరుగుతుంది |
డీప్‌సీక్ హార్నెస్ మరియు ఏజెంట్ ఆటోమేషన్
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| లోకల్ సిస్టమ్‌లో ఫైల్స్, కోడింగ్, ఏజెంట్ టాస్క్‌లను అమలు చేయడం | ఆటోమేషన్ ఇంజనీర్లు, సిస్టమ్ అడ్మిన్లు | కమాండ్ లైన్ → npx @deepseek-ai/dsh web | ఓపెన్ సోర్స్ ప్లగిన్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారిత నిర్మాణం కమాండ్ ఎగ్జిక్యూషన్ భద్రతను యూజరే పర్యవేక్షించాలి |
| నిర్దిష్ట సమయాల్లో పునరావృతమయ్యే ఆటోమేషన్ పనులను నడపడం | ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్లు, డేటా ఆపరేటర్లు | DSH UI → Plugins → Scheduled tasks కాన్ఫిగరేషన్ | టైమ్ జోన్ మరియు వీక్‌డేస్ ఆధారిత టైమింగ్ సెట్టింగ్స్ సిస్టమ్ రన్నింగ్ స్టేట్‌లో ఉండటం తప్పనిసరి |
| సహజ భాషా సంభాషణ ద్వారా కొత్త DSH టూల్స్ మరియు ప్లగిన్లు నిర్మించడం | ప్లగిన్ డెవలపర్లు, టూల్ బిల్డర్లు | DSH → Creator mode → కోర్డిస్ ప్లగిన్ జనరేషన్ | లైవ్ కోడ్ ప్రివ్యూ మరియు తక్షణ టెస్టింగ్ కాంప్లెక్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ డిపెండెన్సీలకు మాన్యువల్ సర్దుబాటు అవసరం |
| థర్డ్-పార్టీ మోడల్ కీలను హార్నెస్‌లో జోడించి లోకల్‌గా రన్ చేయడం | ప్రైవసీ కేంద్రీకృత ఎంటర్‌ప్రైజెస్, మల్టీ-మోడల్ యూజర్లు | DSH Settings → Custom Models → API కీ ఎంట్రీ | ఇన్పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ సర్వర్లలో స్టోర్ కావు సంబంధిత మోడల్ ప్రొవైడర్ బిల్లింగ్ ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది |
| ఏజెంట్ అమలు చేసిన బాష్ కమాండ్లు, ఫైల్ రీడ్స్ వివరాలను పరిశీలించడం | సెక్యూరిటీ ఆడిటర్లు, ట్రబుల్‌షూటర్లు | DSH Console → Inspect tool calls → Runtime context | ప్రతి స్టెప్ ఎగ్జిక్యూషన్ సమయం, ఎన్విరాన్‌మెంట్ స్నాప్‌షాట్ లభ్యం పెద్ద ట్రేస్ లాగ్స్ సిస్టమ్ మెమరీని వినియోగిస్తాయి |
Chapter 2
రీజనింగ్ విప్లవం మరియు హైబ్రిడ్ ఇన్ఫరెన్స్ విధానాలు
గణిత సమీకరణాలను పరిష్కరించేటప్పుడు లేదా సంక్లిష్టమైన సాఫ్ట్‌వేర్ బగ్‌లను పరిశీలించేటప్పుడు, సాధారణ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ మొదటి అంచనాలోనే సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నించి తరచుగా విఫలమవుతాయి. సంప్రదాయ నెక్స్ట్-టోకెన్ ప్రిడిక్షన్ పద్ధతి సంక్లిష్ట సమస్యలలో లోతైన తార్కిక ఆలోచన లేకుండా తక్షణమే పదాలను అంచనా వేస్తుంది, దీనివల్ల సాంకేతిక సమాధానాలలో తప్పులు దొర్లే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంటుంది.
ప్రోగ్రామింగ్ లాజిక్‌లో లేదా అల్గోరిథమిక్ సమస్యలలో ఒక చిన్న తార్కిక లోపం దొర్లినా మొత్తం సమాధానం నిరుపయోగంగా మారుతుంది. తక్షణ సమాధానం ఇచ్చే మోడల్స్ సమస్య యొక్క పరిమితులను, ఎడ్జ్ కేసులను మరియు అంతర్గత బంధాలను సరిగ్గా అంచనా వేయలేవు. ఈ పరిమితి ఆధునిక పరిశోధనలకు మరియు సంక్లిష్టమైన కోడింగ్ అభివృద్ధికి ప్రధాన అవరోధంగా నిలిచింది.
మానవ నిపుణులు సంక్లిష్ట సమస్యను చూసినప్పుడు ఒకేసారి సమాధానం చెప్పకుండా, దశలవారీగా ఆలోచించి, ప్రత్యామ్నాయాలను పరిశీలించి, ఫలితాలను సరిచూసుకుంటూ సరైన ముగింపునకు వస్తారు. DeepSeek తన రీజనింగ్ మోడల్స్‌లో సరిగ్గా ఇదే ఆలోచనా సరళిని ప్రవేశపెట్టింది. సమస్యను చిన్న చిన్న భాగాలుగా విభజించి విశ్లేషించే నైపుణ్యాన్ని మోడల్ స్వయంగా నేర్చుకునేలా వ్యవస్థను నిర్మించింది.
లార్జ్-స్కేల్ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL) పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన DeepSeek-R1 మోడల్, సమాధానం ఇచ్చే ముందు అంతర్గత తార్కిక ఆలోచనా క్రమాన్ని (Chain of Thought) నిర్మించుకుంటుంది. సమస్యను విశ్లేషించే మార్గంలో తప్పులు జరిగితే వాటిని స్వయంగా సరిదిద్దుకుంటూ సరైన తార్కిక మార్గాన్ని అన్వేషించే రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాన్ని ఇది కలిగి ఉంది.
ఈ ఆలోచనా ప్రక్రియ కేవలం మోడల్ లోపల దాగి ఉండకుండా, వినియోగదారుడికి పారదర్శకంగా కనిపించేలా రూపొందించబడింది. డీప్‌థింక్ ఫీచర్‌ను ఎనేబుల్ చేసినప్పుడు మోడల్ సమస్యను ఎలా విశ్లేషించిందో, ఏయే అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుందో ప్రతి దశనూ మనం ప్రత్యక్షంగా గమనించవచ్చు. దీనివల్ల డెవలపర్లు మోడల్ నిర్ణయాల వెనుక ఉన్న తార్కికతను సులభంగా ఆడిట్ చేయగలరు.
ఫలితంగా సమాధానం ఎందుకు సరైనదో లేదా మోడల్ ఏ ఊహల ఆధారంగా ఆ నిర్ధారణకు వచ్చిందో స్పష్టంగా తెలుస్తుంది. పరిశోధకులు మరియు ఇంజనీర్లు మోడల్ ఇచ్చే ప్రతిపాదనలను గుడ్డిగా నమ్మకుండా, దాని ఆలోచనా మార్గాన్ని పరిశీలించి ధృవీకరించుకోవడానికి ఈ పారదర్శకత ఎంతో తోడ్పడుతుంది.
దీనితో పాటు డెవలపర్ల రోజువారీ అవసరాలకు అనుగుణంగా హైబ్రిడ్ ఇన్ఫరెన్స్ విధానాన్ని ప్లాట్‌ఫామ్ అందిస్తోంది. ప్రతి పనికీ రీజనింగ్ సమయం అవసరం ఉండదు. సాధారణ ప్రశ్నలకు రీజనింగ్ చైన్ నడపడం వల్ల సమయం మరియు టోకెన్లు రెండూ వృధా అవుతాయి. అందువల్ల వినియోగదారుడి అవసరానికి తగినట్లుగా స్పందించే ఫ్లెక్సిబిలిటీని ఈ ప్లాట్‌ఫామ్ కల్పిస్తుంది.
వేగవంతమైన సమాధానాలు, డాక్యుమెంట్ సారాంశాలు లేదా సాధారణ సంభాషణల కోసం నాన్-థింకింగ్ మోడ్‌ను (deepseek-chat) నేరుగా ఉపయోగించవచ్చు. ఈ మోడ్ అత్యల్ప లేటెన్సీతో తక్షణమే స్పందిస్తుంది. డేటా మైనింగ్, టెక్స్ట్ ఎడిటింగ్ లేదా సాధారణ టెక్స్ట్ జనరేషన్ పనులకు ఇది అత్యంత ఖర్చు-సమర్థవంతమైన పరిష్కారంగా నిలుస్తుంది.
అదే సమయంలో క్లిష్టమైన గణిత సమస్యలు, డీబగ్గింగ్ మరియు అల్గోరిథమిక్ డిజైన్ పనుల కోసం థింకింగ్ మోడ్‌ను (deepseek-reasoner) ఎంచుకోవచ్చు. ఇది సమస్య యొక్క ప్రతి కోణాన్ని లోతుగా ఆలోచించి సమగ్రమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. సంక్లిష్టమైన కోడింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఈ మోడ్ అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
అయితే డెవలపర్లు గమనించాల్సిన ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, థింకింగ్ మోడ్‌లో మోడల్ రూపొందించే అంతర్గత రీజనింగ్ టోకెన్లు కూడా అవుట్‌పుట్ టోకెన్ కోటా పరిధిలోనే లెక్కించబడతాయి. అందువల్ల ఈ మోడ్‌లో రెస్పాన్స్ లేటెన్సీ మరియు టోకెన్ వినియోగం కాస్త ఎక్కువగా ఉంటాయి. సరైన పనికి సరైన మోడ్‌ను ఎంచుకోవడం ద్వారా సామర్థ్యాన్ని మరియు బడ్జెట్‌ను సమతుల్యంగా నిర్వహించవచ్చు.
ఈ రీజనింగ్ పద్ధతులు ఓపెన్ సోర్స్ రూపంలో మరియు పారదర్శక లైసెన్స్‌తో విడుదల కావడం వల్ల ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డెవలపర్లు వీటిని తమ స్వంత అప్లికేషన్లలో నేరుగా అనుసంధానించుకునే అపూర్వమైన అవకాశం ఏర్పడింది. సాంకేతిక సరిహద్దులను దాటి స్వతంత్ర AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి ఇది తోడ్పడుతోంది.
You may also like: అటానమస్ AI ఏజెంట్లు మరియు ఫ్రాంటియర్ మోడల్స్ మాస్టరింగ్
Chapter 3
డెవలపర్ API ఫీచర్లు మరియు స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్ నియంత్రణ
ఒక ప్రోగ్రామింగ్ పైప్‌లైన్‌లో లాంగ్వేజ్ మోడల్‌ను అనుసంధానించినప్పుడు, మోడల్ ఇచ్చే సమాధానం కచ్చితమైన ఫార్మాట్‌లో రాకపోతే మొత్తం సిస్టమ్ ఎర్రర్లకు గురవుతుంది. సాధారణ టెక్స్ట్ రెస్పాన్స్‌లను పార్స్ చేయడం, అనవసరమైన వ్యాఖ్యలను తొలగించడం డెవలపర్లకు నిరంతర సాంకేతిక సమస్యగా మారుతుంది. ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్స్‌లో ఆటోమేషన్ సాఫీగా సాగాలంటే స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్ నియంత్రణ తప్పనిసరి.
మోడల్ తన సమాధానంలో అదనపు వివరణలు, స్వాగత వాక్యాలు లేదా అనవసరమైన మార్క్‌డౌన్ ట్యాగ్‌లను చేర్చినప్పుడు, ఆ సమాచారాన్ని నేరుగా డేటాబేస్‌లోకి లేదా తదుపరి API ఫంక్షన్‌లోకి పంపడం సాధ్యం కాదు. దీనికోసం బ్యాకెండ్‌లో ప్రత్యేకమైన రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్లు మరియు క్లీనింగ్ స్క్రిప్ట్‌లు రాయాల్సి వస్తుంది, ఇది సిస్టమ్ నిర్వహణను సంక్లిష్టంగా మారుస్తుంది.
ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి DeepSeek API లో స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్ ఫీచర్లను సమగ్రంగా ప్రవేశపెట్టింది. డెవలపర్లు తమ రిక్వెస్ట్‌లో రెస్పాన్స్ ఫార్మాట్‌ను నిర్దేశించడం ద్వారా మోడల్ నుండి వచ్చే ప్రతిస్పందనను పూర్తి నియంత్రణలో ఉంచుకోవచ్చు. దీనివల్ల అప్లికేషన్ బ్యాకెండ్‌లో ప్రత్యేకమైన క్లీనింగ్ లేదా పార్సింగ్ లాజిక్ రాయాల్సిన అవసరం తగ్గుతుంది.
ముఖ్యంగా JSON Output మోడ్‌ను సెట్ చేసినప్పుడు, మోడల్ నిర్దేశిత స్కీమాకు అనుగుణంగా చెల్లుబాటు అయ్యే JSON స్ట్రింగ్‌ను మాత్రమే అందిస్తుంది. API రిక్వెస్ట్‌లో `response_format: {'type': 'json_object'}` అని పేర్కొనడం ద్వారా ఈ ఫీచర్‌ను అమలు చేయవచ్చు. ఇది వెబ్ డేటా ప్రాసెసింగ్, API రెస్పాన్స్ మ్యాపింగ్ మరియు డేటాబేస్ లోడింగ్‌ను అత్యంత వేగవంతం మరియు సురక్షితం చేస్తుంది.
📖 TeamoRouter డెవలపర్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు మోడల్ రూటింగ్ గైడ్
అయితే JSON Output మోడ్ ఉపయోగించేటప్పుడు డెవలపర్లు ప్రాంప్ట్ టెక్స్ట్‌లో 'JSON' అనే పదాన్ని స్పష్టంగా పేర్కొంటూ, ఆశించిన డేటా నిర్మాణం లేదా కీలను వివరించడం తప్పనిసరి. లేకపోతే API ఎర్రర్ కోడ్‌ను రిటర్న్ చేసే అవకాశం ఉంటుంది. సరైన ప్రాంప్టింగ్ ద్వారా మోడల్ ఖచ్చితమైన JSON నిర్మాణాన్ని లోపాలు లేకుండా అందిస్తుంది.
దీనికి అదనంగా ఫంక్షన్ కాలింగ్ (Tool Calling) ద్వారా మోడల్ బాహ్య వెబ్ క్రాలర్లు, డేటాబేస్‌లు లేదా కాలిక్యులేటర్లతో నేరుగా సంభాషించగలదు. అప్లికేషన్ నిర్వచించిన టూల్స్ స్కీమాను మోడల్‌కు పంపినప్పుడు, ఏ ఫంక్షన్‌ను ఏ పారామితులతో పిలవాలో మోడల్ స్వయంగా నిర్ణయిస్తుంది. తద్వారా డైనమిక్ డేటాను సేకరించి తుది సమాధానాన్ని సమగ్రంగా అందించడం సాధ్యమవుతుంది.
DeepSeek API ఒకే రిక్వెస్ట్‌లో గరిష్టంగా 128 ఫంక్షన్లను సమాంతరంగా పిలిచే (Parallel Tool Calling) శక్తివంతమైన వెసులుబాటును కల్పిస్తుంది. క్లిష్టమైన మల్టీ-స్టెప్ డేటాబేస్ క్వెరీలు లేదా ఏకకాలంలో బహుళ సర్వీసుల నుండి సమాచారం లాగాల్సిన సందర్భాలలో ఈ ఫీచర్ అప్లికేషన్ లేటెన్సీని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. వరుసగా ఒక్కొక్క ఫంక్షన్‌ను పిలిచే బదులు ఒకేసారి అన్ని ఫంక్షన్లను కాల్ చేయడం ద్వారా మొత్తం పైప్‌లైన్ వేగం అద్భుతంగా పెరుగుతుంది.
కోడింగ్ అసిస్టెంట్లు మరియు ఎడిటర్ల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ఫీచర్లలో చాట్ ప్రిఫిక్స్ కంప్లీషన్ మరియు FIM (Fill-In-The-Middle) ముఖ్యమైనవి. బీటా ఎండ్‌పాయింట్ (`api.deepseek.com/beta`) ద్వారా లభించే ప్రిఫిక్స్ కంప్లీషన్ సహాయంతో అసిస్టెంట్ సమాధానం ఏ అక్షరాలతో లేదా కోడ్ బ్లాక్‌తో ప్రారంభం కావాలో ముందే నిర్దేశించవచ్చు. దీనివల్ల అనవసరమైన ఇంట్రడక్షన్ టెక్స్ట్ లేకుండా నేరుగా ఎగ్జిక్యూటబుల్ కోడ్ మాత్రమే లభిస్తుంది.
FIM కంప్లీషన్ ద్వారా ఒక కోడ్ ఫైల్‌లో ముందు ఉన్న కోడ్ (Prompt) మరియు వెనుక ఉన్న కోడ్ (Suffix) మధ్యలో లోపించిన లాజిక్‌ను మోడల్ స్వయంగా పూర్తి చేస్తుంది. ఇది VS కోడ్ వంటి IDE ప్లగిన్లు మరియు ఇంటెలిజెంట్ కోడ్ ఎడిటర్లను నిర్మించే డెవలపర్లకు ఒక శక్తివంతమైన సాధనంగా పనిచేస్తుంది. సాధారణ చాట్ కంప్లీషన్ ధరతోనే ఈ ఫీచర్ అందుబాటులో ఉండటం విశేషం.
ఈ అధునాతన API సౌకర్యాలు డెవలపర్‌కు అప్లికేషన్ అభివృద్ధిపై పూర్తి నియంత్రణను అందిస్తాయి. OpenAI API ఫార్మాట్‌తో పూర్తి అనుకూలత ఉండటం వల్ల ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌ను సులభంగా మైగ్రేట్ చేయవచ్చు. కేవలం ఎండ్‌పాయింట్ URL మరియు API కీని మార్చడం ద్వారా ఉన్న కోడ్‌ను డీప్‌సీక్ ప్లాట్‌ఫామ్‌కు మార్చుకోవచ్చు.
అయితే పెద్ద ఎత్తున అప్లికేషన్లు నడుపుతున్నప్పుడు నిరంతరం పెరిగే టోకెన్ ఖర్చులను అదుపులో ఉంచడం తదుపరి ప్రధాన ప్రాధాన్యతగా మారుతుంది. మోడల్ సామర్థ్యాలను పూర్తి స్థాయిలో వాడుకుంటూనే వ్యయాన్ని కనిష్ట స్థాయికి తీసుకురావడానికి సరైన కాంటెక్స్ట్ నిర్వహణ అవసరం.
Chapter 4
డిస్క్ కాంటెక్స్ట్ క్యాషింగ్ మరియు కంప్యూట్ ఖర్చుల ఆప్టిమైజేషన్
ఎంటర్‌ప్రైజ్ అప్లికేషన్లలో వేలాది మంది యూజర్లు సిస్టమ్‌తో సంభాషిస్తున్నప్పుడు, ప్రతి రిక్వెస్ట్‌లోనూ ఒకే విధమైన సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్, రూల్స్ మరియు రిఫరెన్స్ డాక్యుమెంట్లు పునరావృతమవుతాయి. కస్టమర్ సపోర్ట్ బాట్లు, లీగల్ డాక్యుమెంట్ రీడర్లు లేదా కోడ్ అనలిసిస్ సిస్టమ్‌లలో బేస్ కాంటెక్స్ట్ ఎల్లప్పుడూ స్థిరంగా ఉంటుంది, కేవలం వినియోగదారుడి ప్రశ్న మాత్రమే మారుతుంది.
ప్రతిసారీ ఈ స్థిరమైన భారీ టెక్స్ట్‌ను మొదటి నుండి ప్రాసెస్ చేయడం వల్ల సర్వర్ కంప్యూట్ మరియు యూజర్ బిల్లు రెండూ తీవ్రంగా వృధా అవుతాయి. భారీ డాక్యుమెంట్లను మోడల్ ప్రతి రిక్వెస్ట్‌లోనూ రీ-టోకనైజ్ చేసి అటెన్షన్ మ్యాట్రిక్స్‌లను మళ్లీ లెక్కించడం వల్ల సర్వర్లపై భారీ లేటెన్సీ ఏర్పడుతుంది. వినియోగదారుడు ప్రతి ప్రశ్నకు సెకన్ల కొద్దీ వేచి ఉండాల్సి వస్తుంది.
ఈ సమస్యకు శాశ్వత పరిష్కారంగా DeepSeek డిస్క్ ఆధారిత కాంటెక్స్ట్ క్యాషింగ్ టెక్నాలజీని ప్రవేశపెట్టింది. ఈ వ్యవస్థలో పునరావృతమయ్యే ప్రాంప్ట్ భాగాలు డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ డిస్క్ అర్రేలలో స్వయంచాలకంగా నిల్వ చేయబడతాయి. మెమరీలో మాత్రమే కాష్ చేసే సాంప్రదాయ పద్ధతులతో పోలిస్తే, డిస్క్ ఆధారిత నిర్మాణం భారీ పరిమాణంలో కాష్ డేటాను తక్కువ ఖర్చుతో ఎక్కువ కాలం భద్రపరచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఈ క్యాషింగ్ మెకానిజం 64 టోకెన్ల కనీస యూనిట్ ఆధారంగా పనిచేస్తుంది. ఒకే విధమైన ప్రిఫిక్స్ ఉన్న రిక్వెస్ట్ వచ్చినప్పుడు, సిస్టమ్ 0వ టోకెన్ నుండి సరిపోలే భాగాన్ని పరిశీలిస్తుంది. మొదటి 64 టోకెన్లు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ భాగం మునుపటి రిక్వెస్ట్‌తో సరిగ్గా సరిపోలితే, సిస్టమ్ రీకంప్యూటేషన్ చేయకుండా నేరుగా డిస్క్ నుండి ఆ డేటాను తీసుకుంటుంది.
ఈ సాంకేతిక పురోగతి ఫలితంగా మొదటి టోకెన్ లేటెన్సీలో (Time to First Token) విప్లవాత్మక మార్పు వచ్చింది. ఉదాహరణకు, 128K కాంటెక్స్ట్ ఉన్న పెద్ద డాక్యుమెంట్‌పై తదుపరి ప్రశ్నలు అడిగినప్పుడు, మొదటి టోకెన్ ప్రతిస్పందన సమయం 13 సెకన్ల నుండి కేవలం 500 మిల్లీసెకన్లకు పడిపోతుంది. ఇది యూజర్ ఎక్స్‌పీరియన్స్‌ను కొత్త స్థాయికి చేరుస్తుంది.
ఆర్థికపరంగా ఈ క్యాషింగ్ విధానం అభివృద్ధి బడ్జెట్లను సమూలంగా మార్చివేసింది. కాష్ హిట్ అయిన టోకెన్లకు సాధారణ ఇన్పుట్ ధరలో పదో వంతు మాత్రమే చార్జ్ చేయబడుతుంది. అంటే పునరావృతమయ్యే డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్‌పై కంప్యూట్ ఖర్చులు ఏకంగా 90 శాతం వరకు తగ్గుతాయి. అధిక ట్రాఫిక్ ఉన్న ఎంటర్‌ప్రైజ్ సంస్థలకు ఇది అపారమైన ఆర్థిక ప్రయోజనాన్ని చేకూరుస్తుంది.
డెవలపర్లు ఈ ఫీచర్ కోసం ఎలాంటి ప్రత్యేక కాన్ఫిగరేషన్ లేదా ప్రత్యేక లైబ్రరీలు వాడాల్సిన పనిలేదు. అదనపు స్టోరేజ్ ఫీజులు ఏమీ లేకుండా ఈ సదుపాయం బ్యాకెండ్‌లో ఆటోమేటిక్‌గా అమలు చేయబడుతుంది. రిక్వెస్ట్ రెస్పాన్స్‌లో వచ్చే `prompt_cache_hit_tokens` ఫీల్డ్ ద్వారా ఎన్ని టోకెన్లు కాష్ నుండి సర్వ్ అయ్యాయో నేరుగా పర్యవేక్షించవచ్చు.
అయితే ప్రాంప్ట్ డిజైన్‌లో క్రమశిక్షణ పాటించడం ఇక్కడ అత్యంత ముఖ్యం. ప్రాంప్ట్ ప్రారంభంలో ఒక్క చిన్న అక్షరం, స్పేస్ లేదా కొత్త లైన్ మారినా కాష్ మిస్ జరిగి పూర్తి కంప్యూట్ చార్జీలు వర్తిస్తాయి. అందువల్ల స్థిరమైన సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు డాక్యుమెంట్లను ఎల్లప్పుడూ ప్రాంప్ట్ ప్రారంభంలోనే ఉంచి, మారుతున్న యూజర్ ప్రశ్నలను చివరిలో ఉంచేలా ఆర్కిటెక్చర్ నిర్మించాలి.
ఈ ప్రాంప్ట్ ఆర్డరింగ్ సూత్రాన్ని ఖచ్చితంగా పాటించడం ద్వారా గరిష్ట కాష్ హిట్ రేటును సాధించవచ్చు. అప్లికేషన్ కోడ్‌లో డైనమిక్ వేరియబుల్స్ లేదా టైమ్‌స్టాంప్‌లను ప్రాంప్ట్ మధ్యలో లేదా ప్రారంభంలో పెట్టకుండా జాగ్రత్త పడాలి. స్థిరమైన భాగాలు ఎల్లప్పుడూ ఎగువన ఉండటమే ఈ సిస్టమ్ విజయ రహస్యం.
డిస్క్ క్యాష్‌లో నిల్వ చేయబడిన డేటా నిరంతరం అలాగే ఉండదు; కొన్ని గంటల నుండి రోజుల పాటు ఎలాంటి రిక్వెస్ట్‌లు రాని నిరుపయోగమైన కాష్ ఎంట్రీలను సర్వర్ ఆటోమేటిక్ క్లీనప్ పాలసీ ద్వారా తొలగిస్తుంది. యాక్టివ్‌గా ఉండే కాంటెక్స్ట్ ఎంట్రీలు మాత్రం నిరంతరం అందుబాటులో ఉంటూ సిస్టమ్ వేగాన్ని పెంచుతాయి.
తక్కువ ఖర్చు మరియు అత్యల్ప లేటెన్సీతో కూడిన ఈ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మోడల్స్‌ను కేవలం చాట్ ఎండ్‌పాయింట్‌గా కాకుండా, సంక్లిష్టమైన ఏజెంట్ వ్యవస్థలుగా నడపడానికి మార్గం సుగమం చేసింది. ఈ స్థిరత్వమే డెవలపర్లు అధునాతన ఆటోమేషన్ టూల్స్‌ను నిర్మించడానికి ప్రేరణనిస్తుంది.
You may also like: TeamoRouter డెవలపర్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు మోడల్ రూటింగ్ గైడ్
Chapter 5
డీప్‌సీక్ హార్నెస్ మరియు ఓపెన్ సోర్స్ ఏజెంట్ ఆటోమేషన్
ఒక ఏఐ మోడల్ ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వడమే కాకుండా, మీ కంప్యూటర్‌లోని ఫైళ్లను అమర్చడం, కోడ్ రిపోజిటరీలను పరీక్షించడం మరియు షెడ్యూల్ ప్రకారం నివేదికలు తయారు చేయడం వంటి పనులు చేయగలిగితే వర్క్‌ఫ్లో పూర్తిగా మారిపోతుంది. సంప్రదాయ చాట్‌బాట్‌లు కేవలం టెక్స్ట్ సలహాలు ఇవ్వడానికే పరిమితం కాగా, ఆధునిక ఏజెంట్లు వాస్తవ సాఫ్ట్‌వేర్ పనులను అమలు చేయగలగాలి.
డెవలపర్లు రోజువారీగా ఎదుర్కొనే అనేక పునరావృత పనులను—అంటే ఫైల్ సిస్టమ్ ఆర్గనైజేషన్, లాగ్ అనలిసిస్, రొటీన్ స్క్రిప్ట్ రన్నింగ్—ఆటోమేట్ చేయగల సమగ్ర వ్యవస్థ డెవలపర్ ఉత్పాదకతను విపరీతంగా పెంచుతుంది. కేవలం క్లౌడ్ సంభాషణలకు పరిమితం కాకుండా లోకల్ మెషీన్‌లో నిజమైన ఆదేశాలను అమలు చేయగల సామర్థ్యం ఇక్కడ ఎంతో కీలకం.
ఈ అవసరాన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించిన ఓపెన్ సోర్స్ ఏజెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ DeepSeek Harness. డెవలపర్లు తమ లోకల్ కంప్యూటింగ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లో ఏఐ మోడల్స్‌ను శక్తివంతమైన వర్క్‌ఫ్లో ఏజెంట్లుగా మార్చడానికి ఇది పూర్తి స్థాయి ఓపెన్ సోర్స్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను అందిస్తుంది.
హార్నెస్ 'ఎవ్రీథింగ్ ఈజ్ ఎ ప్లగిన్' (Everything is a plugin) అనే ఆధునిక ఆర్కిటెక్చర్ సూత్రంపై నిర్మించబడింది. ఇందులో కోర్ ఇంజిన్ చాలా తేలికగా ఉంటుంది, అన్ని బాహ్య సామర్థ్యాలు మరియు టూల్స్ ప్లగిన్ల రూపంలో అనుసంధానించబడతాయి. దీనివల్ల డెవలపర్లు తమ నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా కొత్త టూల్స్‌ను సులభంగా ప్లగ్-ఇన్ చేసుకునే వెసులుబాటు లభిస్తుంది.
డీప్‌సీక్ హార్నెస్‌ను వినియోగదారులు డెస్క్‌టాప్ అప్లికేషన్‌గా లేదా కమాండ్ లైన్ నుండి `npx @deepseek-ai/dsh web` అనే సరళమైన ఆదేశం ద్వారా లోకల్ వెబ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌గా తక్షణమే ప్రారంభించవచ్చు. ఎలాంటి క్లిష్టమైన సర్వర్ కాన్ఫిగరేషన్లు లేకుండా మీ లోకల్ బ్రౌజర్‌లోనే పూర్తి స్థాయి ఏజెంట్ డ్యాష్‌బోర్డ్ అందుబాటులోకి వస్తుంది.
దీనిలో ఉండే షెడ్యూల్డ్ టాస్క్స్ (Scheduled tasks) ప్లగిన్ ద్వారా నిర్ణీత సమయాల్లో ఆటోమేటెడ్ స్క్రిప్ట్‌లను మరియు వర్క్‌ఫ్లోలను నడపవచ్చు. ఉదాహరణకు, ప్రతి శుక్రవారం సాయంత్రం మీ లోకల్ ప్రాజెక్ట్ డైరెక్టరీలోని నోట్స్‌ను మరియు గిట్ లాగ్స్‌ను విశ్లేషించి వారాంతపు నివేదిక తయారు చేసేలా సమయాన్ని మరియు టైమ్‌జోన్‌ను సెట్ చేయవచ్చు.
డెవలపర్ల కోసం ఇందులో 'క్రియేటర్ మోడ్' (Creator mode) అందుబాటులో ఉంది. ఇది సంభాషణాత్మక ప్రోగ్రామింగ్ ద్వారా కొత్త ప్లగిన్లను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. డెవలపర్ కేవలం సహజ భాషలో తనకు కావలసిన టూల్ గురించి వివరిస్తే, హార్నెస్ స్వయంగా కోర్డిస్ (Cordis) ఆధారిత ప్లగిన్ కోడ్‌ను మరియు UI లేయర్లను జనరేట్ చేస్తుంది.
క్రియేటర్ మోడ్‌లో లైవ్ కోడ్ ప్రివ్యూ మరియు తక్షణ టెస్టింగ్ సదుపాయాలు ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, స్క్రీన్‌పై తేలియాడే ఫ్లోటింగ్ పొమోడోరో టైమర్ లేదా కస్టమ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ విజెట్‌ను కేవలం ప్రాంప్ట్ సంభాషణ ద్వారా కొన్ని నిమిషాల్లోనే నిర్మించి వెంటనే టెస్ట్ చేసుకోవచ్చు. డెవలపర్ మార్పులు కోరినప్పుడు కోడ్ తక్షణమే అప్‌డేట్ అవుతుంది.
అలాగే రన్‌టైమ్ కన్సోల్ ద్వారా ఏజెంట్ అమలు చేసిన ప్రతి చర్యను డెవలపర్లు పర్యవేక్షించవచ్చు. ఏజెంట్ ఏయే బాష్ కమాండ్లు రన్ చేసింది, ఏ ఫైళ్లను రీడ్ లేదా రైట్ చేసింది, ఒక్కో చర్యకు ఎంత సమయం పట్టింది అనే పూర్తి ఎగ్జిక్యూషన్ ట్రేస్ రన్‌టైమ్ కాంటెక్స్ట్‌లో ప్రత్యక్షంగా కనిపిస్తుంది.
ఈ పూర్తి పారదర్శకత వల్ల ఏజెంట్ ఏ చర్యను ఎందుకు చేపట్టిందో డెవలపర్లు స్పష్టంగా ఆడిట్ చేయగలరు. రన్‌టైమ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ స్నాప్‌షాట్‌లను పరిశీలిస్తూ ఏవైనా అనవసర కమాండ్లు నడవకుండా నియంత్రించడం సాధ్యమవుతుంది.
సిస్టమ్ స్థాయిలో ఆదేశాలను అమలు చేసే స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన ఏజెంట్ టూల్స్ అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు, వాటి భద్రతా పరిమితులు మరియు డేటా నిర్వహణ నిబంధనలను అర్థం చేసుకోవడం అత్యంత ఆవశ్యకం. బాధ్యతాయుతమైన అమలు మాత్రమే సిస్టమ్ స్థిరత్వాన్ని కాపాడుతుంది.
Chapter 6
డేటా ప్రైవసీ పరిమితులు మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ భద్రతా నియమాలు
ఏఐ అసిస్టెంట్లను మరియు ఏజెంట్ టూల్స్‌ను రోజువారీ సాంకేతిక పనులలో ఉపయోగించే ముందు, కంపెనీ డేటా మరియు వ్యక్తిగత సమాచారం ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడుతుందో స్పష్టంగా తెలుసుకోవడం బాధ్యతాయుతమైన ఇంజనీరింగ్ పద్ధతి. ఎంటర్‌ప్రైజ్ సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో భద్రత మరియు డేటా ప్రైవసీ అత్యంత ప్రాధాన్యమైన అంశాలు.
సంస్థాగత డేటాబేస్‌లు, ప్రైవేట్ కోడ్ రిపోజిటరీలు లేదా సున్నితమైన డాక్యుమెంట్లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు ఆ సమాచారం బాహ్య సర్వర్లలో స్టోర్ కాకుండా చూసుకోవడం లీగల్ మరియు రెగ్యులేటరీ నిబంధనల ప్రకారం తప్పనిసరి. అందువల్ల ప్రతి ఆర్కిటెక్చరల్ నిర్ణయంలోనూ భద్రతా అంశాలను లోతుగా సమీక్షించాలి.
DeepSeek Harness ప్లాట్‌ఫామ్ తన సేవల నిర్వహణలో రెండు విభిన్న మోడ్‌లను స్పష్టంగా అందిస్తోంది. ఒకటి అఫీషియల్ మోడల్స్ (Official Models) కాగా, రెండవది కస్టమ్ మోడల్స్ (Custom Models). ఈ రెండు విధానాలు వేర్వేరు భద్రతా మరియు డేటా నిర్వహణ ప్రమాణాలను కలిగి ఉంటాయి.
అఫీషియల్ మోడల్స్ ఉపయోగించినప్పుడు వినియోగదారులు ఏకీకృత డీప్‌సీక్ ఖాతా ద్వారా లాగిన్ అయ్యి పూర్తి స్థాయి అధికారిక సర్వీస్‌ను పొందుతారు. ఈ సందర్భంలో సెషన్ లాగ్స్, ఫీడ్‌బ్యాక్ మరియు టూల్ ఇన్వొకేషన్ డేటా అధికారిక సేవా నిబంధనల ప్రకారం ప్లాట్‌ఫామ్ నాణ్యత మెరుగుదల కోసం ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. సాధారణ వినియోగానికి మరియు వేగవంతమైన ప్రయోగాత్మక అభివృద్ధికి ఇది అత్యంత అనుకూలమైన మార్గం.
అయితే కార్పొరేట్ సంస్థలు మరియు ప్రైవసీ కేంద్రీకృత ప్రాజెక్టుల కోసం కస్టమ్ మోడల్స్ మోడ్ ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది. ఈ మోడ్‌లో డెవలపర్లు తమ స్వంత థర్డ్-పార్టీ మోడల్ API కీలను లేదా లోకల్ ప్రైవేట్ మోడల్ ఎండ్‌పాయింట్లను హార్నెస్ సెట్టింగ్స్‌లో కాన్ఫిగర్ చేసుకుంటారు.
కస్టమ్ మోడల్స్ విధానంలో డీప్‌సీక్ హార్నెస్ కేవలం లోకల్ క్లయింట్ ఇంటర్‌ఫేస్‌గా మాత్రమే పనిచేస్తుంది. మీ ఇన్పుట్ ప్రాంప్ట్‌లు, లోకల్ ఫైల్ డేటా లేదా మోడల్ అవుట్‌పుట్ సమాచారం డీప్‌సీక్ సర్వర్లకు ఎట్టి పరిస్థితుల్లోనూ చేరవు. నేరుగా మీ లోకల్ మెషిన్ నుండి మీరు కాన్ఫిగర్ చేసిన నిర్దిష్ట మోడల్ ప్రొవైడర్‌కు మాత్రమే డేటా ప్రసారం అవుతుంది.
అదే సమయంలో ఏజెంట్ టూల్స్ లోకల్ సిస్టమ్‌లో బాష్ ఆదేశాలను మరియు ఫైల్ మార్పులను అమలు చేసే శక్తివంతమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నందున, తగిన భద్రతా నియమాలు పాటించడం అత్యంత ముఖ్యం. అన్‌ట్రస్టెడ్ ప్లగిన్లు లేదా ధృవీకరించని మూలాల నుండి వచ్చే కోడ్‌ను అమలు చేయకూడదు.
వెబ్ డేటా లేదా బయటి పత్రాలను విశ్లేషించేటప్పుడు ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ ప్రమాదాల పట్ల అప్రమత్తంగా ఉండాలి. అనుమానాస్పద డేటా ద్వారా ఏజెంట్ అనుకోని లోకల్ కమాండ్లను రన్ చేయకుండా వర్క్‌స్పేస్ యాక్సెస్ సరిహద్దులను పటిష్టంగా నిర్దేశించాలి.
క్లిష్టమైన ప్రొడక్షన్ సర్వర్లు లేదా సున్నితమైన ఫైల్ సిస్టమ్స్‌లో ఏజెంట్లను నడిపేటప్పుడు రీడ్-ఓన్లీ యాక్సెస్ లేదా పరిమిత వర్క్‌స్పేస్ డైరెక్టరీలను మాత్రమే అనుమతించే భద్రతా పాలసీలను కాన్ఫిగర్ చేయాలి. ఇది ఏజెంట్ పొరపాటున ముఖ్యమైన సిస్టమ్ ఫైళ్లను మార్చకుండా నిరోధిస్తుంది.
డైరెక్టరీ యాక్సెస్ అనుమతులను మరియు ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రివిలేజెస్‌ను కచ్చితంగా పరిమితం చేయడం ద్వారా సిస్టమ్ భద్రతను గరిష్ట స్థాయిలో కాపాడుకోవచ్చు. ఏదైనా అనూహ్యమైన లోపం జరిగినా సిస్టమ్ కోర్ ఫైల్స్ ప్రభావితం కాకుండా ఇది రక్షణ కల్పిస్తుంది.
మీ లక్ష్యం వేగవంతమైన సాధారణ కోడింగ్ సహాయం అయితే అధికారిక మోడల్స్ సంపూర్ణంగా సరిపోతాయి. డేటా గోప్యత మరియు రెగ్యులేటరీ నిబంధనలు అత్యంత ప్రాధాన్యమైన సంస్థాగత ప్రాజెక్టులకు కస్టమ్ మోడల్ కాన్ఫిగరేషన్ సరైన మార్గం. అవసరాన్ని బట్టి సరైన ఫీచర్‌ను ఎంచుకున్నప్పుడే DeepSeek పూర్తి సామర్థ్యం మీకు సురక్షితంగా ఉపయోగపడుతుంది.
Questions readers actually ask
DeepSeek API వాడటానికి OpenAI లైబ్రరీలను నేరుగా ఉపయోగించవచ్చా?
అవును, DeepSeek API OpenAI API ఫార్మాట్‌తో పూర్తి అనుకూలతను కలిగి ఉంది. మీ కోడ్‌లో కేవలం base_url ను అధికారిక API చిరునామాకు మరియు మోడల్ పేరును deepseek-chat లేదా deepseek-reasoner గా మార్చితే సరిపోతుంది.
డిస్క్ కాంటెక్స్ట్ క్యాషింగ్ ఫీచర్‌ను ఎనేబుల్ చేయడానికి ఏదైనా ప్రత్యేక కోడ్ రాయాలా?
ఎలాంటి ప్రత్యేక కోడ్ లేదా పారామీటర్లు అవసరం లేదు. మీ ప్రాంప్ట్ మొదటి 64 టోకెన్ల నుండి మునుపటి రిక్వెస్ట్‌తో సరిపోలితే సర్వర్ ఆటోమేటిక్‌గా డిస్క్ క్యాష్ నుండి డేటాను అందిస్తుంది.
డీప్‌సీక్ హార్నెస్ లోకల్ సిస్టమ్‌లో పనిచేస్తుందా లేదా క్లౌడ్ సర్వర్లలోనా?
డీప్‌సీక్ హార్నెస్ మీ లోకల్ మెషిన్‌లో డెస్క్‌టాప్ యాప్‌గా లేదా npx కమాండ్ ద్వారా లోకల్ బ్రౌజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌గా రన్ అవుతుంది.
హార్నెస్‌లో కస్టమ్ మోడల్స్ వాడినప్పుడు నా సంభాషణల డేటా డీప్‌సీక్ సర్వర్లకు చేరుతుందా?
చేరదు. కస్టమ్ మోడల్స్ కాన్ఫిగర్ చేసినప్పుడు హార్నెస్ కేవలం లోకల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌గా మాత్రమే పనిచేస్తుంది. మీ ఇన్పుట్ నేరుగా మీరు ఎంచుకున్న మోడల్ ప్రొవైడర్‌కు వెళ్తుంది తప్ప డీప్‌సీక్ సర్వర్లలో నిల్వ చేయబడదు.
డీప్‌థింక్ మోడ్ మరియు సాధారణ చాట్ మోడ్ మధ్య ప్రధాన వ్యత్యాసం ఏమిటి?
డీప్‌థింక్ మోడ్ సమాధానం ఇచ్చే ముందు అంతర్గత తార్కిక ఆలోచనా ప్రక్రియను అమలు చేసి సంక్లిష్ట సమస్యలను విశ్లేషిస్తుంది; సాధారణ మోడ్ తక్షణ సమాధానాలను వేగంగా అందిస్తుంది.
ఒకే API కాల్‌లో ఎన్ని ఫంక్షన్లను సమాంతరంగా కాల్ చేయవచ్చు?
DeepSeek API ఒకే కాల్‌లో గరిష్టంగా 128 ఫంక్షన్ల వరకు సమాంతర ఫంక్షన్ కాలింగ్‌కు పూర్తి మద్దతు ఇస్తుంది.
చాట్ ప్రిఫిక్స్ కంప్లీషన్ వాడటానికి ఏ ఎండ్‌పాయింట్ ఉపయోగించాలి?
ఈ ఫీచర్ కోసం base_url ను బీటా ఎండ్‌పాయింట్‌గా సెట్ చేసి, అసిస్టెంట్ మెసేజ్ ఆబ్జెక్ట్‌లో prefix పారామీటర్‌ను True గా జోడించాలి.
డిస్క్ క్యాష్‌లో నిల్వ చేయబడిన డేటా ఎప్పుడు క్లియర్ అవుతుంది?
కొన్ని గంటల నుండి రోజుల పాటు ఎలాంటి రిక్వెస్ట్‌లు రాని నిరుపయోగమైన క్యాష్ ఎంట్రీలను సిస్టమ్ ఆటోమేటిక్‌గా డిస్క్ నుండి తొలగిస్తుంది.
డీప్‌సీక్ మొబైల్ యాప్‌లో వెబ్ సెర్చ్ మరియు ఫైల్ అప్‌లోడ్ ఉచితంగా లభిస్తాయా?
అవును, ఆండ్రాయిడ్ మరియు iOS అధికారిక డీప్‌సీక్ యాప్‌లలో వెబ్ సెర్చ్, ఫైల్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ మరియు డీప్‌థింక్ ఫీచర్లు ఎలాంటి ప్రకటనలు లేకుండా ఉచితంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి.
DeepSeek లాంగ్ కాంటెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్‌లో DSA ఎలా సహాయపడుతుంది?
డీప్‌సీక్ స్పార్స్ అటెన్షన్ టెక్నాలజీ ముఖ్యమైన టోకెన్లను మాత్రమే ఎంపిక చేసుకుని ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా మెమరీ మరియు కంప్యూట్ ఖర్చులను తగ్గించి 1M కాంటెక్స్ట్‌ను వేగవంతం చేస్తుంది.
Contact / More useful information from TruePickforUS
- DeepSeek Official Portal: https://www.deepseek.com
- Web Chat Platform: https://chat.deepseek.com
- DeepSeek Open Source Repositories: https://github.com/deepseek-ai
- DeepSeek Harness Repository: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
- Beta API Endpoint: https://api.deepseek.com/beta
పైన ఇచ్చిన సమాచారం (ఫోన్ నెంబర్లు, ఈమెయిల్‌లు వంటివి) కాలానుగుణంగా మారవచ్చు. తాజా సమాచారం కోసం దిగువ అధికారిక లింక్‌ను సందర్శించండి.
Official source links: DeepSeek
డిస్‌క్లెయిమర్: ఈ ఈబుక్ బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగా రూపొందించబడింది, రాసిన సమయానికి కచ్చితమైనది. పూర్తి, తాజా వివరాల కోసం పైన ఇచ్చిన అధికారిక వెబ్‌సైట్‌ను సందర్శించండి. ఈ ఈబుక్ ఆధారంగా తీసుకున్న ఏ నిర్ణయానికైనా TruePickforUS ఎలాంటి చట్టపరమైన బాధ్యత వహించదు, ఇక్కడ ఉన్నది వృత్తిపరమైన, ఆర్థిక లేదా న్యాయపరమైన సలహా కాదు. కవర్ పేజీలో ఉపయోగించిన చిత్రం కేవలం ఉదాహరణ మాత్రమే – Pexels నుండి తీసుకున్న స్టాక్ ఫోటో లేదా AI-జనరేటెడ్ ఇమేజ్, వివరించిన సైట్ యొక్క నిజమైన ఫోటో కాదు.
External Source Links
