Scalabilitatea modelelor AI Deepseek diferă semnificativ între mediile de găzduire la premisă și cloud, în principal datorită caracteristicilor inerente ale fiecărei metode de implementare.
Desfășurare la premisă
Implementarea la premisă implică rularea modelelor Deepseek în întregime în cadrul infrastructurii interne a unei organizații. Această abordare oferă mai multe avantaje în ceea ce privește scalabilitatea:
- Control și securitate: implementările la premise oferă un control complet asupra datelor și infrastructurii, asigurând securitatea ridicată a datelor și respectarea unor reglementări regionale specifice industriei sau regionale. Acest lucru este deosebit de important pentru aplicațiile sensibile în care confidențialitatea datelor este primordială [1] [7].
-Eficiența costurilor: în timp ce costurile inițiale de configurare pot fi mai mari, implementările la premise pot duce la economii de costuri pe termen lung, evitând taxele de cloud recurente. Organizațiile pot folosi resursele hardware existente, reducând cheltuielile operaționale [7] [9].
-Latență scăzută: mediile la premise sunt ideale pentru aplicațiile care necesită o inferență cu latență scăzută, deoarece elimină dependențele de rețea și asigură capacități de procesare în timp real [9].
Cu toate acestea, scalabilitatea implementărilor la premise este limitată de infrastructura disponibilă. Organizațiile trebuie să investească în modernizări hardware pentru a crește capacitatea, ceea ce poate dura timp și costisitor. În plus, gestionarea și menținerea infrastructurii la fața locului necesită o echipă IT dedicată, care poate fi intensivă în resurse [9].
Gazduire în cloud
Găzduirea în cloud, pe de altă parte, oferă un mediu extrem de scalabil pentru modelele Deepseek:
- Scalare elastică: furnizorii de cloud precum AWS, Azure sau Google Cloud permit scalarea dinamică bazată pe cerere. Aceasta înseamnă că resursele pot fi ajustate rapid pentru a gestiona volumele de muncă fluctuante, fără a fi nevoie de investiții hardware în avans [1] [3].
- Implementare rapidă: Mediile cloud permit implementarea rapidă a modelelor AI, deoarece configurarea infrastructurii este gestionată de furnizorul de cloud. Acest lucru reduce timpul și efortul necesar pentru a începe cu aplicații AI [9].
- Servicii gestionate: furnizorii de cloud oferă adesea servicii gestionate, inclusiv actualizări de securitate și întreținere, ceea ce poate reduce povara administrativă pentru organizații [9].
Cu toate acestea, găzduirea în cloud poate introduce îngrijorări cu privire la confidențialitatea și securitatea datelor, deoarece datele sunt transmise și stocate pe servere externe. În timp ce furnizorii de cloud implementează măsuri de securitate robuste, unele organizații pot prefera în continuare implementările la premise pentru date sensibile [3] [9].
În rezumat, implementările la premise oferă control, securitate și eficiență a costurilor, dar sunt limitate de scalabilitatea infrastructurii. Cloud Hosting oferă scalare elastică și implementare rapidă, dar poate ridica probleme de confidențialitate a datelor. Alegerea dintre aceste opțiuni depinde de nevoile specifice ale organizației cu privire la scalabilitate, securitate și gestionarea costurilor.
Citări:
[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/
]
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-creat-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-premiss-vs-cloud-hosting-llms-epseek-r1-compaton