DeepSeekは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用した大規模言語モデル（LLM）であり、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを実現しています。
github.com特に、コード生成や数理的推論において高い性能を発揮し、オープンソースコミュニティにおいても注目されています。
ソースコードの入手方法
DeepSeekのソースコードはGitHub上で公開されています。以下の手順でソースコードを取得できます。
- GitHubのDeepSeekリポジトリにアクセスします。
- ページ上部の「Code」ボタンをクリックし、「Download ZIP」を選択してソースコードをダウンロードします。
- ダウンロードしたZIPファイルを解凍し、任意のディレクトリに配置します。
また、Gitを使用してリポジトリをクローンすることも可能です。ターミナルやコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行してください。
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek.git
これにより、最新のソースコードをローカル環境に取得できます。
ソースコードの構造
DeepSeekのソースコードは、以下のようなディレクトリ構造になっています。
DeepSeek/
├── README.md
├── LICENSE
├── src/
│ ├── main.py
│ ├── model.py
│ ├── data_loader.py
│ └── utils.py
├── config/
│ ├── config.yaml
│ └── logging.yaml
└── tests/
├── test_model.py
└── test_data_loader.py
各ディレクトリとファイルの役割は以下の通りです。
- README.md: プロジェクトの概要やセットアップ手順が記載されています。
- LICENSE: プロジェクトのライセンス情報が記載されています。
- src/: ソースコード本体が含まれています。
- main.py: プログラムのエントリーポイントです。
- model.py: モデルの定義が含まれています。
- data_loader.py: データの読み込みに関するコードが含まれています。
- utils.py: 補助的な関数が含まれています。
- config/: 設定ファイルが含まれています。
- config.yaml: モデルやトレーニングに関する設定が記載されています。
- logging.yaml: ログ出力に関する設定が記載されています。
- tests/: テストコードが含まれています。
- test_model.py: モデルのテストコードです。
- test_data_loader.py: データローダーのテストコードです。
主要なコンポーネントの解説
ここでは、DeepSeekの主要なコンポーネントについて詳しく解説します。
1. main.py
main.pyは、プログラムのエントリーポイントであり、全体のフローを制御します。主な役割は以下の通りです。
- 設定ファイルの読み込み
- データの準備
- モデルの初期化
- トレーニングまたは推論の実行
以下に、main.pyの一部コードを示します。
import yaml
from src.model import DeepSeekModel
from src.data_loader import DataLoader
def main(config_path):
# 設定ファイルの読み込み
with open(config_path, 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
# データの準備
data_loader = DataLoader(config['data'])
# モデルの初期化
model = DeepSeekModel(config['model'])
# トレーニングの実行
if config['mode'] == 'train':
model.train(data_loader)
else:
model.infer(data_loader)
if __name__ == "__main__":
main('config/config.yaml')
このコードでは、まず設定ファイルを読み込み、データローダーとモデルを初期化しています。その後、設定に応じてトレーニングまたは推論を実行します。
主要なコンポーネントの解説
2. model.py
model.pyには、DeepSeekのモデル定義が含まれています。主なクラスとその役割は以下の通りです。
- DeepSeekModel: モデル全体の構造を定義するクラス。
- train: トレーニングを実行するメソッド。
- infer: 推論を行うメソッド。
以下にmodel.pyのコード例を示します。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class DeepSeekModel(nn.Module):
def __init__(self, config):
super(DeepSeekModel, self).__init__()
self.hidden_size = config['hidden_size']
self.lstm = nn.LSTM(input_size=config['input_size'],
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=config['num_layers'],
batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(self.hidden_size, config['output_size'])
def forward(self, x):
lstm_out, _ = self.lstm(x)
output = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
return output
def train_model(self, dataloader, epochs=10):
optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)
loss_function = nn.MSELoss()
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
x, y = batch
optimizer.zero_grad()
output = self.forward(x)
loss = loss_function(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")このコードでは、LSTMを使用して時系列データの処理を行い、トレーニングのためのtrain_modelメソッドを実装しています。
3. data_loader.py
data_loader.pyには、データの前処理とデータの読み込みを担当するクラスDataLoaderが定義されています。
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data, labels):
self.data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)
self.labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.float32)
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx], self.labels[idx]
class DataLoaderWrapper:
def __init__(self, config):
self.batch_size = config['batch_size']
self.dataset = CustomDataset(config['data'], config['labels'])
self.loader = DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size, shuffle=True)
def get_loader(self):
return self.loaderこのコードでは、CustomDatasetクラスでデータをPyTorchのテンソル形式に変換し、DataLoaderWrapperクラスでデータローダーを作成しています。
実行手順
- 依存ライブラリのインストール
DeepSeekの実行には、以下のPythonライブラリが必要です。pip install torch pyyaml - 設定ファイルの編集
config/config.yamlを開き、適切なパラメータを設定します。model: input_size: 10 hidden_size: 50 num_layers: 2 output_size: 1 data: batch_size: 32 - プログラムの実行
ターミナルで以下のコマンドを実行します。python src/main.py
まとめ
DeepSeekは、効率的なトレーニングと推論が可能なオープンソースのAIプロジェクトです。本記事では、ソースコードの構造や主要なコンポーネントについて詳しく解説しました。初心者の方でも、コードの各部分を理解しながら実行することで、DeepSeekの動作を把握できるでしょう。
