From 263f44a9078918a3fea1b4f702b63f5d16e6e97d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: german <germankay@gmail.com>
Date: Tue, 25 Mar 2025 17:29:28 -0300
Subject: [PATCH] resumen.md

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 resumen.md | 69 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 69 insertions(+)
 create mode 100644 resumen.md

diff --git a/resumen.md b/resumen.md
new file mode 100644
index 0000000..e5922e6
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+++ b/resumen.md
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+# Resumen del Proyecto DeepSeek-V3
+
+## Estructura del Proyecto
+
+1. **README.md**: Proporciona una descripción general del modelo, su arquitectura, pre-entrenamiento, post-entrenamiento, resultados de evaluación, y cómo ejecutar el modelo localmente.
+
+2. **README_WEIGHTS.md**: Documenta la estructura de los archivos de pesos del modelo, incluyendo los nuevos campos en `config.json`, la estructura de los pesos del modelo principal y los módulos de predicción de múltiples tokens (MTP).
+
+3. **README_WEIGHTS_ES.md**: Versión en español de `README_WEIGHTS.md`.
+
+4. **README_ES.md**: Versión en español de `README.md`.
+
+5. **LICENSE-MODEL**: Licencia del modelo DeepSeek, que incluye restricciones de uso y condiciones de distribución.
+
+6. **LICENSE-CODE**: Licencia MIT para el código del proyecto.
+
+7. **.gitignore**: Lista de archivos y directorios que deben ser ignorados por Git.
+
+8. **requirements.txt**: Lista de dependencias necesarias para ejecutar el proyecto.
+
+## Código Principal
+
+### inference/model.py
+
+Define la arquitectura del modelo Transformer, incluyendo capas de atención, capas de feed-forward, y mecanismos de mezcla de expertos (MoE). Algunas clases y funciones clave incluyen:
+
+- **ModelArgs**: Clase de datos que define los argumentos y parámetros del modelo.
+- **ParallelEmbedding**: Capa de embedding con soporte para paralelismo distribuido.
+- **Linear, ColumnParallelLinear, RowParallelLinear**: Capas lineales personalizadas con soporte para pesos cuantizados y paralelismo.
+- **RMSNorm**: Normalización de capa basada en la raíz cuadrada media.
+- **MLA**: Capa de atención multi-cabeza.
+- **MLP**: Perceptrón multicapa utilizado como capa de feed-forward.
+- **Gate**: Mecanismo de enrutamiento para MoE.
+- **Expert**: Capa de experto para MoE.
+- **MoE**: Módulo de mezcla de expertos.
+- **Block**: Bloque Transformer que combina atención y capas de feed-forward.
+- **Transformer**: Modelo Transformer completo con embeddings posicionales, múltiples capas y proyección de salida.
+
+### inference/kernel.py
+
+Define funciones y kernels de Triton para operaciones de cuantización y des-cuantización, así como para multiplicación de matrices en precisión FP8.
+
+- **act_quant_kernel**: Kernel para cuantización de activaciones.
+- **weight_dequant_kernel**: Kernel para des-cuantización de pesos.
+- **fp8_gemm_kernel**: Kernel para multiplicación de matrices en precisión FP8.
+
+### inference/generate.py
+
+Proporciona funciones para generar texto utilizando el modelo Transformer.
+
+- **sample**: Función para muestrear un token a partir de logits utilizando escalado de temperatura.
+- **generate**: Función para generar nuevos tokens basados en tokens de entrada proporcionados.
+- **main**: Función principal para cargar el modelo y realizar generación de texto interactiva o por lotes.
+
+### inference/fp8_cast_bf16.py
+
+Convierte pesos en formato FP8 a BF16 y guarda los pesos convertidos.
+
+### inference/convert.py
+
+Convierte y guarda archivos de puntos de control del modelo en un formato específico.
+
+## Configuraciones
+
+- **configs/config_671B.json**: Configuración del modelo con 671 mil millones de parámetros.
+- **configs/config_236B.json**: Configuración del modelo con 236 mil millones de parámetros.
+- **configs/config_16B.json**: Configuración del modelo con 16 mil millones de parámetros.
+
+Este resumen proporciona una visión general del funcionamiento del proyecto DeepSeek-V3, destacando las principales clases, funciones y archivos involucrados en la implementación y ejecución del modelo.