Масштабируемость моделей DeepSeek AI значительно различается между средами локального и облачного хостинга, в первую очередь из-за неотъемлемых характеристик каждого метода развертывания.
локальное развертывание
Руководство по развертыванию включает в себя выполнение моделей DeepSeek полностью во внутренней инфраструктуре организации. Этот подход предлагает несколько преимуществ с точки зрения масштабируемости:
- Контроль и безопасность: локальные развертывания обеспечивают полный контроль над данными и инфраструктурой, обеспечивая высокую безопасность данных и соблюдение конкретных отраслевых или региональных правил. Это особенно важно для конфиденциальных приложений, где конфиденциальность данных имеет первостепенное значение [1] [7].
-Эффективность затрат: хотя первоначальные затраты на настройку могут быть выше, локальные развертывания могут привести к долгосрочной экономии затрат, избегая повторяющихся платежей за облако. Организации могут использовать существующие аппаратные ресурсы, снижая эксплуатационные расходы [7] [9].
-Низкая задержка: локальные среды идеально подходят для приложений, требующих вывода с низкой задержкой, поскольку они устраняют сетевые зависимости и обеспечивают возможности обработки в реальном времени [9].
Тем не менее, масштабируемость локальных развертываний ограничена доступной инфраструктурой. Организации должны инвестировать в обновления аппаратного обеспечения, чтобы увеличить мощность, что может быть трудоемким и дорогостоящим. Кроме того, управление и поддержание локальной инфраструктуры требует специальной ИТ-команды, которая может быть ресурсоемкой [9].
Облачный хостинг
Облачный хостинг, с другой стороны, предлагает очень масштабируемую среду для моделей DeepSeek:
- Эластичное масштабирование: облачные провайдеры, такие как AWS, Azure или Google Cloud, позволяют динамическое масштабирование на основе спроса. Это означает, что ресурсы могут быть быстро скорректированы для обработки колеблющихся рабочих нагрузок без необходимости инвестиций в оборудование [1] [3].
- Быстрое развертывание: облачные среды обеспечивают быстрое развертывание моделей ИИ, поскольку настройка инфраструктуры управляется облачным провайдером. Это сокращает время и усилия, необходимые для начала работы с приложениями искусственного интеллекта [9].
- Управляемые услуги: облачные провайдеры часто предлагают управляемые услуги, включая обновления безопасности и обслуживание, что может снизить административное бремя для организаций [9].
Тем не менее, облачный хостинг может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных, поскольку данные передаются и хранятся на внешних серверах. В то время как облачные провайдеры реализуют надежные меры безопасности, некоторые организации могут по-прежнему предпочесть локальные развертывания для конфиденциальных данных [3] [9].
Таким образом, локальные развертывания предлагают контроль, безопасность и эффективность затрат, но ограничены масштабируемостью инфраструктуры. Cloud Hosting обеспечивает упругое масштабирование и быстрое развертывание, но может поднять проблемы конфиденциальности данных. Выбор между этими опциями зависит от конкретных потребностей организации в отношении масштабируемости, безопасности и управления затратами.
Цитаты:
[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