Skalerbarheden af Deepseek AI-modeller adskiller sig markant mellem lokal- og skyhostingmiljøer, primært på grund af de iboende egenskaber ved hver implementeringsmetode.
On-Premise-implementering
On-premise implementering involverer at køre dybseek-modeller helt inden for en organisations interne infrastruktur. Denne tilgang giver flere fordele med hensyn til skalerbarhed:
- Kontrol og sikkerhed: On-premise-implementeringer giver fuld kontrol over data og infrastruktur, hvilket sikrer høj datasikkerhed og overholdelse af specifikke industri eller regionale regler. Dette er især vigtigt for følsomme applikationer, hvor databeskyttelse er vigtigst [1] [7].
-Omkostningseffektivitet: Mens de første omkostninger kan være højere, kan de lokale implementeringer føre til langsigtede omkostningsbesparelser ved at undgå tilbagevendende skygebyrer. Organisationer kan udnytte eksisterende hardware -ressourcer og reducere driftsudgifterne [7] [9].
-Lav latenstid: Miljøer på stedet er ideelle til applikationer, der kræver lav latens inferens, da de eliminerer netværksafhængigheder og sikrer realtidsbehandlingsfunktioner [9].
Imidlertid er skalerbarhed i implementeringer på stedet begrænset af den tilgængelige infrastruktur. Organisationer skal investere i hardwareopgraderinger for at øge kapaciteten, hvilket kan være tidskrævende og dyre. Derudover kræver styring og vedligeholdelse af infrastruktur på stedet et dedikeret IT-team, som kan være ressourceintensiv [9].
Cloud Hosting
Cloud -hosting tilbyder på den anden side et meget skalerbart miljø for DeepSeek -modeller:
- Elastisk skalering: Cloud -udbydere som AWS, Azure eller Google Cloud giver mulighed for dynamisk skalering baseret på efterspørgsel. Dette betyder, at ressourcer hurtigt kan justeres til at håndtere svingende arbejdsbelastning uden behov for forhåndshardwareinvesteringer [1] [3].
- Hurtig implementering: Cloud -miljøer muliggør hurtig implementering af AI -modeller, da infrastrukturopsætningen styres af skyudbyderen. Dette reducerer den tid og kræfter, der kræves for at komme i gang med AI -applikationer [9].
- Administrerede tjenester: Cloud -udbydere tilbyder ofte administrerede tjenester, herunder sikkerhedsopdateringer og vedligeholdelse, hvilket kan reducere den administrative byrde for organisationer [9].
Imidlertid kan cloud -hosting indføre bekymring for databeskyttelse og sikkerhed, da data overføres og gemmes på eksterne servere. Mens skyudbydere implementerer robuste sikkerhedsforanstaltninger, foretrækker nogle organisationer stadig lokalt implementering af følsomme data [3] [9].
Sammenfattende tilbyder implementeringer på stedet kontrol, sikkerhed og omkostningseffektivitet, men er begrænset af infrastruktur skalerbarhed. Cloud -hosting giver elastisk skalering og hurtig implementering, men kan hæve bekymringerne for databeskyttelse. Valget mellem disse muligheder afhænger af organisationens specifikke behov vedrørende skalerbarhed, sikkerhed og omkostningsstyring.
Citater:
[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/
)
)
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-interprise-on-premise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-i-interprise-cloud/
)