DeepSeek公布推理引擎开源路径，推动AI技术发展
摘要：
大家好，我是Ai学习的老章刚刚，DeepSeek 在 GitHub 上新建了open-infra-index仓库，准备开源其内部使用的推理引擎。 根据 README.md 的描述，... 
大家好，我是Ai学习的老章
刚刚，DeepSeek 在 GitHub 上新建了open-infra-index仓库，准备开源其内部使用的推理引擎。
根据 README.md 的描述，DeepSeek推理引擎是基于 vLLM 经过大量魔改的版本，专为 DeepSeek 自家模型优化。值得注意的是，DeepSeek 选择了一种更为开放和协作的方式来开源这一技术。
正如 DeepSeek 在其声明中所述："几周前，在开源周期间，我们开源了几个库。社区的反响非常积极——激发了令人鼓舞的合作、富有成效的讨论和宝贵的错误修复。受此鼓舞，我们决定再迈出一步：将我们的内部推理引擎回馈给开源社区。"
DeepSeek 坦诚地指出了直接开源其完整内部推理引擎面临的三大挑战：
代码库分歧：他们的引擎"基于一年多前 vLLM 的早期分支。尽管结构相似，但我们已经为 DeepSeek 模型进行了大量定制，使其难以扩展到更广泛的用例。"
基础设施依赖：引擎"与我们的内部基础设施紧密耦合，包括集群管理工具，如果没有重大修改，这使得公共部署变得不切实际。"
有限的维护带宽：作为"专注于开发更好模型的小型研究团队，我们缺乏维护大型开源项目的带宽。"
面对这些挑战，DeepSeek 选择了一条更为务实的路径——不是简单地将魔改版本作为独立仓库发布，而是"与现有的开源项目密切合作"，通过"提取独立功能"和"分享优化"的方式，将其改进直接贡献回开源社区。
这种开源方式获得了 vLLM 官方的高度认可，vLLM 在转发 DeepSeek 的相关动态时附言：
这种做法体现了真正的开源精神——不是为了彰显自己的技术实力而创建分支，而是通过协作方式让整个社区共同进步。
DeepSeek 在声明的最后部分做出了一个令人振奋的承诺："我们承诺在新模型发布之前积极同步与推理相关的工程努力，目标是使社区能够从第 0 天起实现最先进（SOTA）的支持。"
正如 DeepSeek 所言，他们的"最终目标是培养一个同步的生态系统，在官方模型发布时，可以在各种硬件平台上无缝实现前沿 AI 能力。
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