DeepSeek AI modeļu mērogojamība ievērojami atšķiras starp uz vietas un mākoņu mitināšanas vidi, galvenokārt katras izvietošanas metodes raksturīgo īpašību dēļ.
uz vietas izvietošana
Izvietošana uz vietas ietver DeepSeek modeļu vadīšanu pilnībā organizācijas iekšējā infrastruktūrā. Šī pieeja piedāvā vairākas priekšrocības mērogojamības ziņā:
- Kontrole un drošība: uz vietas izvietošana nodrošina pilnīgu kontroli pār datiem un infrastruktūru, nodrošinot augstu datu drošību un atbilstību īpašiem nozares vai reģionālajiem noteikumiem. Tas ir īpaši svarīgi sensitīvām lietojumprogrammām, kurās ir ārkārtīgi svarīgi datu privātums [1] [7].
-Izmaksu efektivitāte: Lai arī sākotnējās iestatīšanas izmaksas var būt augstākas, uz vietas izvietošana var izraisīt ilgtermiņa izmaksu ietaupījumus, izvairoties no atkārtotām mākoņu maksām. Organizācijas var izmantot esošos aparatūras resursus, samazinot darbības izdevumus [7] [9].
-Zems latentums: vide, kas atrodas uz vietas, ir ideāli piemērota lietojumprogrammām, kurām nepieciešami zema latentuma secinājumi, jo tie novērš tīkla atkarības un nodrošina reālā laika apstrādes iespējas [9].
Tomēr mērogojamību uz vietas izvietošanu ierobežo pieejamā infrastruktūra. Organizācijām jāiegulda aparatūras uzlabošanā, lai palielinātu jaudu, kas var būt laikietilpīga un dārga. Turklāt uz vietas esošās infrastruktūras pārvaldībai un uzturēšanai ir nepieciešama īpaša IT komanda, kas var būt resursa ietilpīga [9].
Cloud Hosting
No otras puses, mākoņu mitināšana piedāvā ļoti pielāgojamu vidi DeepSeek modeļiem:
- Elastīgā mērogošana: mākoņu pakalpojumu sniedzēji, piemēram, AWS, Azure vai Google Cloud, ļauj dinamisku mērogošanu, pamatojoties uz pieprasījumu. Tas nozīmē, ka resursus var ātri pielāgot, lai apstrādātu svārstīgas darba slodzes, bez nepieciešamības veikt iepriekšējas investīcijas aparatūrā [1] [3].
- Ātra izvietošana: mākoņa vide ļauj ātri izvietot AI modeļus, jo infrastruktūras iestatīšanu pārvalda mākoņu pakalpojumu sniedzējs. Tas samazina laiku un pūles, lai sāktu darbu ar AI lietojumprogrammām [9].
- Pārvaldīti pakalpojumi: mākoņa pakalpojumu sniedzēji bieži piedāvā pārvaldītus pakalpojumus, ieskaitot drošības atjauninājumus un uzturēšanu, kas var samazināt organizāciju administratīvo slogu [9].
Tomēr mākoņa mitināšana var ieviest bažas par datu privātumu un drošību, jo dati tiek pārsūtīti un saglabāti ārējos serveros. Kaut arī mākoņa pakalpojumu sniedzēji īsteno stabilus drošības pasākumus, dažas organizācijas joprojām var dot priekšroku sensitīvu datu izvietošanai uz vietas [3] [9].
Rezumējot, uz vietas izvietošana piedāvā kontroli, drošību un izmaksu efektivitāti, bet tos ierobežo infrastruktūras mērogojamība. Mākoņu mitināšana nodrošina elastīgu mērogošanu un ātru izvietošanu, bet var radīt bažas par datu privātumu. Izvēle starp šīm iespējām ir atkarīga no organizācijas īpašajām vajadzībām attiecībā uz mērogojamību, drošību un izmaksu pārvaldību.
Atsauces:
[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-depseek/
[4] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-options/
.
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-depseek-ai-enterprise-cloud/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-pemises-vs-cloud-hosting-llms-depseek-comparison