DeepSeek công bố DSec: Hạ tầng Sandbox quy mô lớn cho huấn luyện Agent AI

DeepSeek vừa công bố bài báo kỹ thuật do người sáng lập Lương Văn Phong (Liang Wenfeng) đồng tác giả, chi tiết hóa hệ thống DSec (DeepSeek Elastic Compute) phục vụ huấn luyện AI agent quy mô lớn. DSec có thể khởi tạo hơn 5.000 môi trường sandbox dùng một lần mỗi giây và quản lý đồng thời lên tới 380.000 sandbox trên một cụm 160 nút. Không giống như huấn luyện LLM vốn phụ thuộc chủ yếu vào năng lực tính toán GPU, quá trình hậu huấn luyện agent đòi hỏi vô số môi trường cô lập để thực thi mã và vận hành hệ điều hành an toàn. DSec giải quyết các điểm nghẽn nghiêm trọng trong việc dựng môi trường agent, cung cấp một thiết kế nền tảng cho việc phát triển các năng lực AI tự chủ. DSec hỗ trợ bốn loại môi trường backend—FnCall, Container, MicroVM (Firecracker) và Full VM (QEMU)—tất cả được đồng nhất qua một Python SDK (`libdsec`). Hệ thống tối ưu hóa tốc độ tạo và dung lượng lưu trữ bằng cách tách rời các phụ thuộc thành nhiều lớp ảnh chỉ đọc EROFS kết hợp qua OverlayFS, đồng thời tận dụng cơ chế lazy loading để xử lý hiệu quả các hình ảnh container lớn.