딥시크(deep seek) 오픈소스 코드 및 구조 분석하기

앞서 AI에이전트 오픈 미노스를 분석해 보았는 데, 내친김에 그 동안 말많았던 딥시크(deep seek)를 분석해 보기로 한다. 개인적으로 언론의 기사를 잘 믿지는 않는다. 홍보성 퍼나른 기사가 많기도 하고, 특히 테크분야에서도 약장사분들? 많아, 어디까지 진실인지 아닌지 모르기 때문이다. 정말 대단한지, 아니면 지재권 완전 무시하고 기술 탈취?해 싼 제품 잘 만드는 중국 방식으로 개발된 것인지 알려진 자료에 기반해 팩트 확인해 보고자 한다.

딥시크 (theconversation.com, 2025)

참고로, 마누스 오픈소스에 관심 있다면 다음 링크를 참고한다. 

• 오픈 마누스(manus) AI 에이전트 설치, 사용 및 구조 분석하기

딥시크 분석 준비

다음 링크를 방문해 코드를 클론한다.

• deepseek-ai/DeepSeek-V3

터미널에서 다음 명령을 실행한다. 

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

폴더 및 파일 구조 분석 

vscode를 띄워 보니 폴더 구조는 다음과 같다. 

  - workflows: 워크플로우 관련 폴더

  - inference: 하위 폴더

    - configs: 설정 파일 폴더

    - convert.py: Python 파일, 4KB

    - fp8_cast_b16f.py: Python 파일, 5KB

    - generate.py: Python 파일, 8KB

    - kernel.py: Python 파일, 9KB

    - model.py: Python 파일, 8KB

    - requirements.txt: 텍스트 파일, 1KB

공개된 소스 코드를 보니 굳이 실행을 위한 패키지 설치는 할 필요 없을 것 같다. 일단, 오픈소스가 아니다. 단순히, inference 추론 코드만 공개되어 있다(어그로). 오픈소스라면, 최소한, train 학습 코드와 기본 데이터셋 정도는 공개되어야 한다(언론이 왜 오픈소스라 난리였는지 사실 이해가 안되는...). 

코드는 대부분 트랜스포머 구조를 그대로 사용한다. 트랜스포머스는 구글에서 이미 2017년 개발 공개된 LLM 모델 학습 메커니즘이다. 딥시크에서 사용한 상세한 기술을 알고 싶다면, 다음 링크를 참고하길 바란다.

• 어텐션 기반 트랜스포머 딥러닝 모델 이해, 활용 사례 및 파치토치를 통한 간단한 사용방법 소개
• 딥러닝 모델 트랜스포머 인코더 핵심 코드 구현을 통한 동작 메커니즘 이해하기
• 트랜스포머 디코더 핵심 코드 구현을 통한 동작 메커니즘 이해하기
• Sparse Mixture of Experts Language Model

소스 코드 분석

공개된 코드는 주로 추론을 위해 딥시크 측에서 공개한 학습된 가중치 모델 파일을 로딩해 사용하기 위한 model.py, 양자화로 성능 가속을 위한 fp8_cast_bf16.py, 질의 프롬프트에 대한 모델 출력을 생성하는 generate.py 정도가 분석할 필요가 있어 보인다. 

model.py 분석

일단, 사용하는 라이브러리 대부분이 미국 빅테크 기업 혹은 연구소에서 개발된 것들을 임포트에 사용하고 있다. 이 분야에서 모르면 간첩인 pytorch, 심지어 triton은 NVIDIA GPU 가속 최적화를 위해 사용하는 라이브러리를 직접 사용한다(NVIDIA 종속적). 

모델의 전체 구조는 트랜스포머를 그대로 따르며, 이미 오픈소스 공개된 코드에 나오는 키워드도 다음처럼 그대로 사용하고 있다.

model.forward를 확인해보자. 일반적인 트랜스포머스 forward 루틴으로 보여진다. 

    def forward(self, tokens: torch.Tensor, start_pos: int = 0):

        seqlen = tokens.size(1)

        h = self.embed(tokens)  # 1) 입력 임베딩

        freqs_cis = self.freqs_cis[start_pos:start_pos+seqlen]  # 2) # 위치 인코딩

        mask = None

        if seqlen > 1:              # 3) 마스킹

            mask = torch.full((seqlen, seqlen), float("-inf"), device=tokens.device).triu_(1)

        for layer in self.layers:   # 4) 트랜스포머스 레이어 실행 계산

            h = layer(h, start_pos, freqs_cis, mask)

        h = self.norm(h)[:, -1]   # 5) 출력 정규화

        logits = self.head(h)     # 6) 로짓 계산

        if world_size > 1:

            all_logits = [torch.empty_like(logits) for _ in range(world_size)]

            dist.all_gather(all_logits, logits)

            logits = torch.cat(all_logits, dim=-1)

        return logits

이 함수는 입력 토큰을 받아 로짓(예측값)을 계산하는 역할을 한다. 예측값은 미리 준비된 사전에서 예측된 단어를 선택할 때 역할을 한다(입력 토큰에 대한 다음 토큰 예측 생성과정). 주요 동작은 다음과 같다.

1. embed: 입력 임베딩 처리: 입력으로 제공된 토큰 텐서를 임베딩 레이어를 통해 변환하여 초기 입력 표현을 생성한다. 
2. freqs_cis: 로터리 임베딩 계산:  주파수 정보를 담고 있는 로터리 임베딩 텐서를 시퀀스 길이에 맞게 선택하여, 위치 정보를 모델에 제공한다. 위치임베딩이란 기법도 이미 트랜스포머스 논문(Google, 2017)에 구현된 것이다.
3. mask: 시퀀스 길이가 1보다 클 경우, 미래 정보가 영향을 미치지 않도록 상삼각형 형태의 마스크를 생성한다. 마스크는 모델이 언어 생성 시 현재 시점 이전의 정보만을 활용하게 한다.
4. Transformer 레이어 통과: 모델 내부의 여러 Transformer 레이어를 입력 데이터가 순차적으로 통과하며, 각 레이어에서 입력 표현이 갱신된다. 
5. norm: 출력 정규화 및 최종 표현 추출. 마지막 Transformer 레이어의 출력을 정규화하고, 시퀀스의 마지막 토큰에 해당하는 표현을 추출한다. 
6. logits: 로짓 계산. 추출된 최종 표현을 출력 레이어(헤드)에 전달하여 로짓, 즉 예측값을 계산한다. 이는 각 토큰에 대한 다음 단어 또는 출력값의 확률 분포를 나타낸다.

결과적으로, 이 메서드는 입력 토큰 시퀀스를 기반으로 각 토큰에 대한 예측값을 반환하며, 이는 주로 언어 모델링 및 자연어 처리 작업에 활용된다.

모델의 전체 구조는 다음과 같다. 대부분 파이토치 기반 트랜스포머스 코드(이미 많이 공개된 코드 조각)를 사용한다(딥시크 처음 언론 보도가 실제로 얼마나 차이가 있는 지 확인할 수 있음).

딥시크-V3 모델 구조(UML)

다만, 실행 속도 등 최적화를 위해 병렬처리, torch.einsum 함수를 이용해 GPU 연산을 직접 이용해 트랜스포머 어텐션 모델 QKV 코사인 유사도 계산하는 등의 노력을 하고 있다(이 또한 이미 알려진 것).

토큰 시퀀스 임베딩 벡터 간 유사도 스코어 계산 및 학습하는 부분(일부. 트랜스포머스 모델의 전형적인 루틴임. 여기서 bshd는 batch, source seqnce, heads, feature demension 의 약자로 입력 텐서의 모양-차원을 정의함)

kernel.py 분석

이 모듈은 주로 성능과 관련된 양자화를 다룬다. triton 라이브러리를 사용해 주어진 텐서를 양자화하여, 32비트 실수 연산을 8비트 실수 연산으로 처리할 수 있게 한다. 8비트 텐서 실수 연산을 위한 함수도 같이 구현되어 있다. 예를 들어, 다음 fp8_gemm 함수는 8비트 양자화된 a, b 텐서를 입력받아 행렬곱한 후 c를 리턴한다.

convert.py 분석

이 모듈은 모델 파일 포맷을 주어진 옵션에 맞게 단순히 체크포인트 파일로 변환하는 역할을 한다. 복잡한 내용은 별로 없어 상세 설명은 생략한다.

configs 파일 분석

이 폴더 내 모델의 구조를 정의하는 주요 변수가 정의되어 있다. 예를 들어, config_16B.json 파일은 다음과 같이 정의된다. 

의미는 다음과 같다. 

1. 모델 구조  

   - vocab_size: 어휘 크기 (102,400).  

   - dim: 임베딩 차원 (2048).  

   - inter_dim: FFN의 확장 차원 (10,944).  

2. MoE 관련  

   - n_routed_experts: 총 Expert 수 (64).  

   - n_activated_experts: 활성화 Expert 수 (6).  

   - moe_inter_dim: MoE Expert의 내부 FFN 차원 (1,408).  

3. Attention 관련  

   - n_layers: Transformer 레이어 수 (27).  

   - n_heads: Attention Head 수 (16).  

   - kv_lora_rank: 키/값 벡터의 LoRA 랭크 (512).  

   - qk_nope_head_dim: NOPE 기반 헤드 차원 (128).  

   - qk_rope_head_dim: RoPE 기반 헤드 차원 (64).  

4. 기타  

   - mscale: 모델 안정성을 위한 스케일 값 (0.707).  

분석해 본 결과, 사실 LLM에서 모델 구조, 추론 구현 부분 및 양자화 모듈만 대부분 공개되어 있다는 것을 알 수 있다. 

최소한 데이터셋 모듈이라도 공개되어야 어떤 식으로 데이터를 학습했는지 확인할 수 있지만, 이런 중요 모듈은 공개되어 있지 않아, 딥시크-V3는 오픈소스를 공개했다고 말하기 어렵다(가중치와 모델 모듈만 오픈. 이건 reddit에서도 까이고 있는데, 그냥 오픈웨이트 open weights 모델 코드임).

더 파보기

오픈소스라기에는 좀 실망이라, 무언가 더 없는 지 공개된 자료들을 파보기로 한다. 일단, 딥시크 개발사 github에서 최근 주목받고 있는 프로젝트만 다음처럼 정렬해본다.

이 중 체크한 부분이 먼가 있는 듯 하여, 들어가 확인해 본다. 

MIT 라이센스라 표시만 되어 있지, 코드가 없음

딥시크 기반 코더는 평가, 데모 코드만 있고, 파인튠은 학습 데이터셋 제공 없음 

평가 코드만 있음(MIT 라이센스 표시만. 오픈소스? 무슨 의미가?)

딥시크-V3 학습모델(가중치파일) 공개된 부부(허깅페이스)

더 파보았지만, 딥시크에서 주장하는 것은 오픈소스가 아닌 오픈웨이트 모델에 더 가까워보인다. 세계적인 홍보와 언론의 관심에 비해 무늬만 MIT라이센스 오픈소스가 아닌지 의문이다.

마무리

좀 시간을 내어 분석한 후, 확인 사살한 것은 다음과 같다. 

1. 언론에서 말하는 것과는 상당한 차이가 있는 딥시크 기술 오픈소스였다. 대부분 이미 개발된 오픈소스를 가져다 쓴 것으로 보인다. 앞에 언급한 몇몇 성능 최적화 부분은 좋은 접근인 것이나, 메타(페북)의 라마(Llama)가 공개한 기술에 비하면 비교할 만한 것이 아니다.
2. 중국은 확실히 홍보(x10배)에 천재적인 능력(약팔이)이 있다(진심으로). 
3. 중국이 잘하는 선진국(미국) 기술 가져와 자국것으로 포장해 저가로 파는 기술은 세계 최고다. 

의문점은 한국 언론에서 다음과 같이 패닉성 기사를 쓸 때, 왜 남이 말한 것 받아 만 쓰고 팩트 확인하지 않았냐는 것인데... 좀 생각해보니 국내 딥시크 기사는 관련 컨텐츠를 해외에서 퍼온 검증도 안된 글을 기사로 정리한 것으로 이해된다. 사실, 첨단 기술을 팩트 체크할 리소스가 있는 언론이 많지는 않다고 생각한다. 그럼에도 파급격있는 채널은 뉴스를 전할때 항상 팩트 확인하려는 노력이 필요하다.

패닉성 딥시크 언론 보도(연합, 2025.1.27, 뉴스튜데이, 2025.3.28)

자극적 기사들로 얼마 전 정부 국회는 패닉되고, 급하게 만든 인공지능 진흥전략이 판을 치게 된 트리거 역할을 했다. 여론은 인공지능분야도 우리가 중국에 뒤쳐졌다는 것을 확인하는 계기는 되었다. 긍정적 효과도 있었다고 생각되나, 부작용도 있다. 예를 들어,불필요한 일들이 벌어지고(갑작스런 GPU전수조사? 등), 갑작스런 대규모 GPU 센터 개발 계획이 발표되고, 이로 인해 세금이 비과적으로 계획 투입되고, .. 이상한 방향으로 국가 첨단기술 연구개발 전략이 설정되고... 대규모 세금이 투입되지 않을 까라는 생각을 들게 만든다.

이 글에서 딥시크가 오픈소스 맞는지(거짓), 정말 중국 독자 기술로 개발했는지(거짓), 자국 GPU 사용해 개발했는 지(거짓. 기껏 추론 부분만 Google TPU같이 NPU 사용했을 가능성), 기술적 개선이 있었는지(성능 최적화 부분은 약간 인정), 정말 공개한 것은 무엇인지(모델만. 오픈웨이트) 등의 질문을 확인해 보았다. 

이 상황이면, GPT 학습 데이터를 증류해(카피해) 모델을 학습했다는 것이 더 신빙성 있어 보인다(가성비있게 실리콘밸리 테크 기술을 카피해 싸게 소프트웨어를 개발했다는 쪽이 더 맞는 듯. 물론 이것도 아무나 할 수 있는 건 아니다). 좀 더 시간이 있으면, 허깅페이스에 공개된 내용을 분석할 계획이다.

• deepseek-ai/DeepSeek-V3, huggingface

레퍼런스

• DeepSeek-V3
• Why DeepSeek V3 is considered open-source? : r/LocalLLaMA
• The Triton Inference Server provides an optimized cloud and edge inferencing solution
• Introduction - Triton documentation
• deepseek-ai/DeepSeek-V3
• OpenAI says DeepSeek ‘inappropriately’ copied ChatGPT – but it’s facing copyright claims too
• Mixture of Experts
• Sparse Mixture of Experts Language Model
• Openness in Language Models: Open Source vs Open Weights vs Restricted Weights
• 中 AI 딥시크, 챗GPT 제치고 美앱스토어 1위…실리콘밸리 충격, 연합뉴스
• [거꾸로 읽는 경제] 중국 딥시크 V3모델 출시
• 딥시크, AI 모델 V3 업데이트 버전 공개