De schaalbaarheid van Deepseek AI-modellen verschilt aanzienlijk tussen de omgevingen op het gebied van on-premise en cloud hosting, voornamelijk vanwege de inherente kenmerken van elke implementatiemethode.
on-premise implementatie
On-premise implementatie omvat het uitvoeren van diepteekmodellen volledig binnen de interne infrastructuur van een organisatie. Deze aanpak biedt verschillende voordelen in termen van schaalbaarheid:
- Controle en beveiliging: Implementaties op locatie bieden volledige controle over gegevens en infrastructuur, waardoor een hoge gegevensbeveiliging en naleving van specifieke industriële of regionale voorschriften wordt gewaarborgd. Dit is met name belangrijk voor gevoelige toepassingen waarbij gegevensprivacy voorop is [1] [7].
-Kostenefficiëntie: hoewel de initiële installatiekosten hoger kunnen zijn, kunnen de implementaties on-premise kunnen leiden tot kostenbesparingen op lange termijn door terugkerende cloudkosten te voorkomen. Organisaties kunnen gebruik maken van bestaande hardwarebronnen, waardoor operationele kosten worden verlagen [7] [9].
-Lage latentie: on-premise omgevingen zijn ideaal voor toepassingen die inferentie met lage latentie vereisen, omdat ze netwerkafhankelijkheid elimineren en zorgen voor realtime verwerkingsmogelijkheden [9].
Schaalbaarheid in on-premise implementaties wordt echter beperkt door de beschikbare infrastructuur. Organisaties moeten investeren in hardware-upgrades om de capaciteit te vergroten, wat tijdrovend en duur kan zijn. Bovendien vereist het beheren en onderhouden van on-premise infrastructuur een toegewijd IT-team, dat resource-intensief kan zijn [9].
Cloud hosting
Cloudhosting biedt daarentegen een zeer schaalbare omgeving voor Deepseek -modellen:
- Elastische schaalverdeling: cloudproviders zoals AWS, Azure of Google Cloud zorgen voor dynamische schaling op basis van de vraag. Dit betekent dat bronnen snel kunnen worden aangepast om fluctuerende workloads te verwerken zonder de noodzaak van hardware -investeringen vooraf [1] [3].
- Snelle implementatie: cloudomgevingen maken een snelle implementatie van AI -modellen mogelijk, aangezien de infrastructuuropstelling wordt beheerd door de cloudprovider. Dit vermindert de tijd en moeite die nodig is om aan de slag te gaan met AI -toepassingen [9].
- Managed Services: cloudproviders bieden vaak beheerde services, inclusief beveiligingsupdates en onderhoud, die de administratieve last voor organisaties kunnen verminderen [9].
Cloudhosting kan echter zorgen veroorzaken over gegevensprivacy en beveiliging, omdat gegevens worden verzonden en opgeslagen op externe servers. Hoewel cloudproviders robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren, kunnen sommige organisaties nog steeds de voorkeur geven aan de implementaties op locatie voor gevoelige gegevens [3] [9].
Samenvattend bieden de implementaties on-premise controle, beveiliging en kostenefficiëntie, maar worden ze beperkt door de schaalbaarheid van infrastructuur. Cloudhosting biedt elastische schaalverdeling en snelle implementatie, maar kan zorgen voor gegevensprivacy. De keuze tussen deze opties hangt af van de specifieke behoeften van de organisatie met betrekking tot schaalbaarheid, beveiliging en kostenbeheer.
Citaten:
[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/whatis-deepseek/
[4] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-dimplementatie-options/
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-data-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[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-llms-deepseek-r1-Comparison