2025年2月25日，DeepSeek 在其连续五天的开源项目发布中迎来了第二天的成果——DeepEP，这是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的高效通信库。DeepEP 的发布旨在解决大规模分布式训练和推理中专家通信的瓶颈问题，为 MoE 架构带来了显著的性能提升。
开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
DeepEP 适用于需要大规模分布式训练和高效推理的 MoE 模型，特别是在 Hopper GPU 架构和 InfiniBand 网络环境下。它为开发者提供了易于集成的 Python API，支持快速上手和部署。
DeepEP 的发布标志着 DeepSeek 在开源领域的又一重要贡献。随着社区的参与和贡献，DeepEP 有望在未来支持更多硬件平台，并进一步推动混合专家模型在人工智能领域的应用和发展。
了解更多技术细节和使用指南，可访问 DeepEP 的开源代码库：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP
