A escalabilidade dos modelos Deepseek AI difere significativamente entre os ambientes de hospedagem local e de nuvem, principalmente devido às características inerentes a cada método de implantação.
implantação no premise
A implantação local envolve a execução de modelos Deepseek inteiramente dentro da infraestrutura interna de uma organização. Esta abordagem oferece várias vantagens em termos de escalabilidade:
- Controle e segurança: as implantações no local fornecem controle total sobre dados e infraestrutura, garantindo alta segurança de dados e conformidade com setor ou regulamentos regionais específicos. Isso é particularmente importante para aplicações sensíveis, onde a privacidade dos dados é fundamental [1] [7].
-Eficiência de custos: Embora os custos iniciais de configuração possam ser mais altos, as implantações no local podem levar a uma economia de custos a longo prazo, evitando taxas de nuvem recorrentes. As organizações podem aproveitar os recursos de hardware existentes, reduzindo as despesas operacionais [7] [9].
-Baixa latência: os ambientes no local são ideais para aplicações que requerem inferência de baixa latência, pois eliminam as dependências da rede e garantem recursos de processamento em tempo real [9].
No entanto, a escalabilidade em implantações no local é limitada pela infraestrutura disponível. As organizações devem investir em atualizações de hardware para aumentar a capacidade, o que pode ser demorado e caro. Além disso, o gerenciamento e a manutenção da infraestrutura no local exige uma equipe de TI dedicada, que pode ser intensiva em recursos [9].
Hospedagem em nuvem
A hospedagem em nuvem, por outro lado, oferece um ambiente altamente escalável para modelos Deepseek:
- Escala elástica: provedores de nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud permitem escala dinâmica com base na demanda. Isso significa que os recursos podem ser ajustados rapidamente para lidar com cargas de trabalho flutuantes sem a necessidade de investimentos iniciais de hardware [1] [3].
- Implantação rápida: os ambientes em nuvem permitem a implantação rápida dos modelos de IA, pois a configuração da infraestrutura é gerenciada pelo provedor de nuvem. Isso reduz o tempo e o esforço necessários para começar com os aplicativos de IA [9].
- Serviços gerenciados: os provedores de nuvem geralmente oferecem serviços gerenciados, incluindo atualizações de segurança e manutenção, o que pode reduzir a carga administrativa sobre as organizações [9].
No entanto, a hospedagem em nuvem pode introduzir preocupações sobre privacidade e segurança de dados, pois os dados são transmitidos e armazenados em servidores externos. Enquanto os provedores de nuvem implementam medidas de segurança robustas, algumas organizações ainda podem preferir implantações no local para dados confidenciais [3] [9].
Em resumo, as implantações no local oferecem controle, segurança e eficiência de custos, mas são limitadas pela escalabilidade da infraestrutura. A hospedagem em nuvem fornece escala elástica e implantação rápida, mas podem aumentar as preocupações de privacidade de dados. A escolha entre essas opções depende das necessidades específicas da organização sobre escalabilidade, segurança e gerenciamento de custos.
Citações:
[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-expling/
[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/cencerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison