Skalowalność modeli AI DeepSeek różni się znacznie między środowiskami hostingowymi i chmurowymi, głównie ze względu na nieodłączne cechy każdej metody wdrażania.
wdrożenie lokalne
Wdrożenie lokalne polega na prowadzeniu modeli Deepeek w całości w infrastrukturze wewnętrznej organizacji. Takie podejście oferuje kilka zalet pod względem skalowalności:
- Kontrola i bezpieczeństwo: wdrożenia lokalne zapewniają pełną kontrolę nad danymi i infrastrukturą, zapewniając wysokie bezpieczeństwo danych i zgodność z określonymi przepisami branżowymi lub regionalnymi. Jest to szczególnie ważne w przypadku wrażliwych aplikacji, w których prywatność danych jest najważniejsza [1] [7].
-Wydajność kosztów: Chociaż początkowe koszty konfiguracji mogą być wyższe, wdrożenia lokalne mogą prowadzić do długoterminowych oszczędności kosztów, unikając powtarzających się opłat w chmurze. Organizacje mogą wykorzystać istniejące zasoby sprzętowe, zmniejszając wydatki operacyjne [7] [9].
-Niskie opóźnienie: środowiska lokalne są idealne do aplikacji wymagających wnioskowania o niskiej opóźnieniu, ponieważ eliminują zależności sieciowe i zapewniają możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym [9].
Dostępna infrastruktura jest jednak ograniczona skalowalność we wdrożeń lokalnych. Organizacje muszą inwestować w aktualizacje sprzętu, aby zwiększyć pojemność, co może być czasochłonne i kosztowne. Ponadto zarządzanie i utrzymywanie infrastruktury lokalnej wymaga dedykowanego zespołu IT, który może być wymagający zasobów [9].
hosting w chmurze
Z drugiej strony hosting w chmurze oferuje wysoce skalowalne środowisko dla modeli DeepSeek:
- Skalowanie elastyczne: dostawcy chmur, tacy jak AWS, Azure lub Google Cloud, pozwalają na dynamiczne skalowanie w oparciu o popyt. Oznacza to, że zasoby można szybko dostosować, aby obsługiwać wahające obciążenia bez potrzeby inwestycji sprzętowych z góry [1] [3].
- Szybkie wdrożenie: środowiska chmurowe umożliwiają szybkie wdrażanie modeli AI, ponieważ dostawca chmur zarządza konfigurację infrastruktury. Zmniejsza to czas i wysiłek wymagany do rozpoczęcia aplikacji AI [9].
- Usługi zarządzane: Dostawcy chmur często oferują zarządzane usługi, w tym aktualizacje bezpieczeństwa i konserwację, które mogą zmniejszyć obciążenie administracyjne dla organizacji [9].
Jednak hosting w chmurze może wprowadzać obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych, ponieważ dane są przesyłane i przechowywane na serwerach zewnętrznych. Podczas gdy dostawcy chmur wdrażają solidne środki bezpieczeństwa, niektóre organizacje mogą nadal preferować wdrożenia lokalne dla poufnych danych [3] [9].
Podsumowując, wdrożenia lokalne oferują kontrolę, bezpieczeństwo i efektywność kosztową, ale są ograniczone skalowością infrastruktury. Hosting w chmurze zapewnia elastyczne skalowanie i szybkie wdrażanie, ale może zwiększyć obawy dotyczące prywatności danych. Wybór między tymi opcjami zależy od konkretnych potrzeb organizacji dotyczących skalowalności, bezpieczeństwa i zarządzania kosztami.
Cytaty:
[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-loarning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-no-lig-deal-for-data-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-onpremise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-ai-enterprise-bloud/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-bloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison