Récemment, DeepSeek a annoncé une décision importante : l'open-source de son moteur d'inférence développé en interne, sans pour autant rendre le code source complet directement accessible au public. Au lieu de cela, l'entreprise a choisi de collaborer avec le projet open-source existant vLLM, afin de partager les résultats clés de ses optimisations. Cette initiative vise à résoudre les problèmes courants au sein de la communauté open-source, tels que les divergences de code, les dépendances d'infrastructure et les ressources de maintenance limitées.
Source de l'image : image générée par IA, fournisseur de services d'autorisation d'images Midjourney
DeepSeek prévoit d'extraire les fonctionnalités réutilisables et de contribuer ces détails d'optimisation à vLLM, stimulant ainsi les performances de l'ensemble du projet communautaire. Il est important de noter que vLLM a déjà bénéficié d'optimisations de DeepSeek précédemment, entraînant une amélioration significative de ses performances. Grâce à cette collaboration, DeepSeek et vLLM garantiront ensemble que les utilisateurs de la communauté bénéficient d'un support d'inférence de pointe lors de la sortie de nouveaux modèles.
Cette décision de DeepSeek témoigne non seulement de son ouverture, mais aussi de la tendance actuelle du domaine de l'open-source. De nombreuses entreprises réalisent que l'approche propriétaire seule ne suffit plus à répondre aux besoins du marché en matière d'innovation et de flexibilité. La collaboration et le partage permettent de résoudre plus efficacement les défis technologiques tout en stimulant le développement de l'ensemble du secteur.
À l'avenir, la collaboration continue entre DeepSeek et vLLM offrira aux développeurs et chercheurs un plus grand nombre de ressources et de support. Cette étroite collaboration promet des progrès et des innovations considérables dans le domaine des technologies d'inférence au sein de la communauté.
