La scalabilità dei modelli di AI Deepseek differisce significativamente tra ambienti di hosting on-premise e cloud, principalmente a causa delle caratteristiche intrinseche di ciascun metodo di distribuzione.
distribuzione on-premise
La distribuzione on-premise prevede la gestione di modelli DeepSeek interamente all'interno dell'infrastruttura interna di un'organizzazione. Questo approccio offre diversi vantaggi in termini di scalabilità:
- Controllo e sicurezza: le distribuzioni on-premise forniscono il pieno controllo su dati e infrastrutture, garantendo un'elevata sicurezza dei dati e la conformità con specifiche normative regionali o regionali. Ciò è particolarmente importante per le applicazioni sensibili in cui la privacy dei dati è fondamentale [1] [7].
-Efficienza dei costi: mentre i costi di configurazione iniziale possono essere più elevati, le distribuzioni on-premise possono portare a risparmi sui costi a lungo termine evitando le commissioni cloud ricorrenti. Le organizzazioni possono sfruttare le risorse hardware esistenti, riducendo le spese operative [7] [9].
-Latenza a bassa latenza: gli ambienti locali sono ideali per le applicazioni che richiedono un'inferenza a bassa latenza, poiché eliminano le dipendenze della rete e garantiscono capacità di elaborazione in tempo reale [9].
Tuttavia, la scalabilità nelle distribuzioni on-premise è limitata dall'infrastruttura disponibile. Le organizzazioni devono investire in aggiornamenti hardware per aumentare la capacità, che possono richiedere molto tempo e costose. Inoltre, la gestione e la manutenzione dell'infrastruttura locale richiede un team IT dedicato, che può essere ad alta intensità di risorse [9].
hosting cloud
Il cloud hosting, d'altra parte, offre un ambiente altamente scalabile per i modelli DeepSeek:
- Ridimensionamento elastico: i fornitori di cloud come AWS, Azure o Google Cloud consentono il ridimensionamento dinamico in base alla domanda. Ciò significa che le risorse possono essere rapidamente adeguate per gestire carichi di lavoro fluttuanti senza la necessità di investimenti hardware iniziale [1] [3].
- Distribuzione rapida: gli ambienti cloud consentono una rapida distribuzione dei modelli di intelligenza artificiale, poiché la configurazione dell'infrastruttura è gestita dal provider cloud. Ciò riduce il tempo e gli sforzi necessari per iniziare con le applicazioni di intelligenza artificiale [9].
- Servizi gestiti: i fornitori di cloud offrono spesso servizi gestiti, inclusi aggiornamenti di sicurezza e manutenzione, che possono ridurre l'onere amministrativo per le organizzazioni [9].
Tuttavia, l'hosting cloud può introdurre preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati, poiché i dati vengono trasmessi e archiviati su server esterni. Mentre i fornitori di cloud implementano solide misure di sicurezza, alcune organizzazioni potrebbero comunque preferire le distribuzioni on-premise per dati sensibili [3] [9].
In sintesi, le distribuzioni on-premise offrono controllo, sicurezza ed efficienza dei costi, ma sono limitate dalla scalabilità delle infrastrutture. Il cloud hosting fornisce ridimensionamento elastico e implementazione rapida ma può sollevare problemi di privacy dei dati. La scelta tra queste opzioni dipende dalle esigenze specifiche dell'organizzazione per quanto riguarda la scalabilità, la sicurezza e la gestione dei costi.
Citazioni:
[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-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-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