DeepSeek V4 première publication de l'agent de production sandbox DSec : orchestration d'un seul cluster avec des centaines de milliers de connexions simultanées, unifiant quatre types de bases hétérogènes

Selon le monitoring Beating, le rapport technique de DeepSeek V4 a révélé pour la première fois l’infrastructure fondamentale supportant l’entraînement post-Agent et une évaluation massive, à savoir le bac à sable de calcul élastique de niveau production DSec (DeepSeek Elastic Compute).

Actuellement, l’apprentissage par renforcement de grands modèles nécessite un environnement de test et d’erreur de code extrêmement vaste. Le rapport divulgue qu’en production réelle, un seul cluster DSec peut gérer simultanément des dizaines de milliers de bacs à sable en parallèle. Le système, écrit en Rust, se connecte à un système de fichiers distribué développé en interne, 3FS, et brise le goulot d’étranglement des performances lors du démarrage à froid de nombreux bacs à sable grâce à un chargement hiérarchique à la demande (on-demand loading).

En termes d’expérience développeur, DSec utilise un SDK Python unifié pour quatre types de bases d’exécution : appel de fonction, conteneur, machine virtuelle miniature et machine virtuelle complète. Lors du changement, il suffit de modifier un seul paramètre. Pour résoudre le problème courant de préemption des tâches dans les clusters de calcul, DSec introduit un journal de trajectoire global : lorsque la tâche reprend, le système « avance rapidement » en rejouant directement les résultats de commande mis en cache, réalisant ainsi une reprise ultra-rapide de l’entraînement par points de contrôle, tout en évitant les erreurs non idempotentes dues à l’exécution répétée.