„Deepseeek“ AI modelių mastelio keitimas labai skiriasi tarp vietoje ir debesų prieglobos aplinkoje, visų pirma dėl būdingų kiekvieno diegimo metodo charakteristikų.
Diegimas į kitą
Diegimas vietoje apima „Deepseeek“ modelių valdymą visiškai organizacijos vidinėje infrastruktūroje. Šis požiūris suteikia keletą pranašumų mastelio prasme:
- Kontrolė ir saugumas: Diegimas vietoje visiškai kontroliuoja duomenis ir infrastruktūrą, užtikrinant aukštą duomenų saugumą ir laikantis konkrečių pramonės ar regioninių taisyklių. Tai ypač svarbu jautrioms programoms, kai duomenų privatumas yra svarbiausia [1] [7].
-Ekonominis efektyvumas: Nors pradinės sąrankos išlaidos gali būti didesnės, diegimas vietoje gali sutaupyti ilgalaikių išlaidų, išvengiant pasikartojančių debesų mokesčių. Organizacijos gali panaudoti esamus aparatūros išteklius, sumažindamos veiklos išlaidas [7] [9].
-Žemas vėlavimas: aplinka vietoje yra ideali programoms, reikalaujančioms išvadų apie mažą vėlavimą, nes jos pašalina tinklo priklausomybes ir užtikrina realaus laiko apdorojimo galimybes [9].
Tačiau mastelio keitimą vietoje diegimo ribų riboja turima infrastruktūra. Organizacijos turi investuoti į aparatūros atnaujinimus, kad padidintų pajėgumus, o tai gali būti daug laiko reikalaujanti ir brangiai kainuojanti. Be to, norint valdyti ir palaikyti vietinę infrastruktūrą, reikia specialios IT komandai, kuri gali būti reikalaujama daug išteklių [9].
„Cloud Hosting“
Kita vertus, debesų priegloba siūlo labai keičiamą aplinką „Deepseee“ modeliams:
- Elastinis mastelio keitimas: debesų tiekėjai, tokie kaip AWS, Azure ar „Google Cloud“, leidžia dinaminį mastelį, atsižvelgiant į paklausą. Tai reiškia, kad išteklius galima greitai sureguliuoti, kad būtų galima tvarkyti svyruojančius darbo krūvius, nereikalaujant išankstinių aparatūros investicijų [1] [3].
- Greitas diegimas: „Cloud Environments“ leidžia greitai diegti AI modelius, nes infrastruktūros sąranką valdo debesų teikėjas. Tai sumažina laiką ir pastangas, reikalingas norint pradėti naudojant AI programas [9].
- Valdomos paslaugos: debesų tiekėjai dažnai siūlo valdomas paslaugas, įskaitant saugumo atnaujinimus ir priežiūrą, o tai gali sumažinti administracinę naštą organizacijoms [9].
Tačiau debesų priegloba gali sukelti susirūpinimą dėl duomenų privatumo ir saugumo, nes duomenys perduodami ir saugomi išoriniuose serveriuose. Nors debesų teikėjai įgyvendina patikimas saugumo priemones, kai kurios organizacijos vis tiek gali renkasi diegimą vietoje neskelbtinų duomenų [3] [9].
Apibendrinant galima pasakyti, kad diegimas vietoje siūlo kontrolę, saugumą ir ekonominį efektyvumą, tačiau juos riboja infrastruktūros mastelio keitimas. Debesų priegloba teikia elastinį mastelio keitimą ir greitą diegimą, tačiau gali sukelti duomenų privatumo problemas. Pasirinkimas tarp šių parinkčių priklauso nuo konkrečių organizacijos poreikių, susijusių su mastelio, saugumo ir išlaidų valdymu.
Citatos:
[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/underve-sepre-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-for-data-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explange/
[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/centreofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparion