Škálovatelnost modelů DeepSeek AI se významně liší mezi prostředími hostingu na místě a cloudu, především kvůli vlastní charakteristice každé metody nasazení.
On-Premise Deployment
Nasazení na premise zahrnuje provozování modelů DeepSeek zcela v rámci vnitřní infrastruktury organizace. Tento přístup nabízí několik výhod, pokud jde o škálovatelnost:
- Řízení a bezpečnost: Nasazení na místě poskytuje plnou kontrolu nad daty a infrastrukturou, což zajišťuje vysokou zabezpečení dat a dodržování konkrétních průmyslových nebo regionálních předpisů. To je zvláště důležité pro citlivé aplikace, kde je soukromí dat prvořadé [1] [7].
-Efektivita nákladů: Zatímco počáteční náklady na nastavení mohou být vyšší, nasazení na místě může vést k dlouhodobým úsporám nákladů tím, že se vyhne opakujícím se cloudovým poplatkům. Organizace mohou využívat stávající hardwarové zdroje a snižovat provozní náklady [7] [9].
-Nízká latence: Prostředí on-premise je ideální pro aplikace vyžadující inference s nízkou latencí, protože eliminují síťové závislosti a zajišťují možnosti zpracování v reálném čase [9].
Škálovatelnost v nasazení na místě je však omezena dostupnou infrastrukturou. Organizace musí investovat do upgradů hardwaru, aby se zvýšila kapacita, což může být časově náročné a nákladné. Správa a údržba infrastruktury on-premise vyžaduje navíc vyhrazený tým IT, který může být náročný na zdroje [9].
Cloud Hosting
Cloud hosting, na druhé straně, nabízí vysoce škálovatelné prostředí pro modely DeepSeek:
- Elastické škálování: Poskytovatelé cloudu jako AWS, Azure nebo Google Cloud umožňují dynamické škálování na základě poptávky. To znamená, že zdroje mohou být rychle upraveny tak, aby zvládly kolísající pracovní zátěž, aniž by bylo nutné investovat do hardwaru [1] [3].
- Rychlé nasazení: Cloudová prostředí umožňují rychlé nasazení modelů AI, protože poskytovatel cloudu spravuje nastavení infrastruktury. To snižuje čas a úsilí potřebné k zahájení aplikací AI [9].
- Spravované služby: Poskytovatelé cloudu často nabízejí spravované služby, včetně aktualizací zabezpečení a údržby, které mohou snížit administrativní zatížení organizací [9].
Cloud hosting však může představovat obavy ohledně ochrany osobních údajů a zabezpečení dat, protože jsou přenášena a ukládána data na externích serverech. Zatímco poskytovatelé cloudu implementují robustní bezpečnostní opatření, některé organizace mohou stále upřednostňovat nasazení na premise pro citlivá data [3] [9].
Stručně řečeno, nasazení na místě nabízejí kontrolu, zabezpečení a efektivitu nákladů, ale jsou omezeny škálovatelností infrastruktury. Cloud hosting poskytuje elastické škálování a rychlé nasazení, ale může vyvolávat obavy o ochranu osobních údajů. Volba mezi těmito možnostmi závisí na specifických potřebách organizace, pokud jde o škálovatelnost, bezpečnost a správu nákladů.
Citace:
[1] https://www.zstack.io/intl/news/2025/0221/2864.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[3] https://www.revechat.com/blog/what-is-deepseek/
[4] https://www.popai.pro/resources/understanding-deeepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deploation-options/
[5] https://www.dataCenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/Why-deepseek-s-gre-ai-and--no-big-de-for-Data-enterters
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explaided/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-ai-enterprise-cloud/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lms-deepseek-r1-comparison