探索DeepSeek推理引擎的开源新方向，推动vLLM生态系统的进一步提升
发布时间：2025-04-16 14:02:31 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：36 次
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DeepSeek最近，DeepSeek 宣布了一项重要决定:将其自研的推理引擎进行开源，但并不会直接向公众开放完整的代码库。相反，他们选择与现有的开源项目 vLLM 合作，致力于分享核心的优化成果。这一举动旨在解决开源社区中普遍存在的代码库分歧、基础设施依赖及维护资源有限等难题。
DeepSeek 计划提取出可复用的特性，并将这些优化细节贡献给 vLLM，从而推动整个社区项目的性能提升。值得一提的是，早在此前，vLLM 就已经吸收了 DeepSeek 的一些优化，导致其性能有了显著的提升。通过这样的合作，DeepSeek 和 vLLM 将共同确保，在新模型发布时，社区用户能够享受到最先进的推理支持。
DeepSeek 的这一决策不仅显示了其开放的态度，也反映了当前开源领域的发展趋势。许多企业意识到，单靠闭源的方式已无法满足市场对创新和灵活性的需求。通过合作与共享，能够更有效地解决技术挑战，同时促进整个行业的发展。
未来，DeepSeek 与 vLLM 的持续协作将为广大的开发者和研究者提供更多的资源和支持。两者的紧密合作，预示着在推理技术的道路上，社区将迎来更多的进步与创新。
DeepSeek 近日宣布将开源其推理引擎，并选择与开源项目 vLLM 合作，助力 vLLM 生态再升级。以下是相关介绍：
开源背景
DeepSeek 的训练框架依赖于 PyTorch，其推理引擎建立在 vLLM 之上，开源生态对其向通用人工智能（AGI）的进步发挥了重要作用。随着 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等模型的推出，市场对其高效部署方案的需求增加，DeepSeek 希望将自身进展回馈社区。
开源路径选择
DeepSeek 最初考虑直接开源完整内部推理引擎，但面临诸多挑战：其引擎基于一年多前的 vLLM 早期分支，经过大量定制，难以扩展到更广泛场景；与内部基础设施紧密耦合，公开部署不切实际；作为中小研究团队，缺乏维护大型开源项目的资源。因此，DeepSeek 决定与 vLLM 等现有开源项目合作，将核心优化成果贡献给社区。
合作方式及意义
DeepSeek 将提取可复用的独立特性，模块化后作为独立库贡献，还会直接分享优化细节，向 vLLM 等项目贡献设计思想、实现方法甚至代码补丁。此前 vLLM 吸收 DeepSeek 的部分优化后性能已显著提升，此次合作将进一步推动 vLLM 性能优化。此外，DeepSeek 还计划在新模型推出前与社区及硬件伙伴同步推理优化工作，确保社区在模型发布首日获得最先进的推理支持。
对 vLLM 生态的影响
DeepSeek 的这一开源路径，不仅有助于解决开源社区中普遍存在的代码库分歧、基础设施依赖及维护资源有限等难题，还将为 vLLM 生态带来新的活力和创新动力，推动 vLLM 在性能、兼容性、易用性等方面的进一步提升，促进 vLLM 在更多场景中的应用和推广。
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