Škálovateľnosť modelov AI DeepSeek AI sa výrazne líši medzi prostrediami hostiteľa v premise a cloudovom hostingu, predovšetkým kvôli vlastným charakteristikám každej metódy nasadenia.
na mieste nasadenie
Nasadenie na mieste zahŕňa prevádzkovanie modelov Deepseek úplne v rámci internej infraštruktúry organizácie. Tento prístup ponúka niekoľko výhod z hľadiska škálovateľnosti:
- Kontrola a bezpečnosť: Nasadenie na mieste poskytujú úplnú kontrolu nad údajmi a infraštruktúrou a zabezpečujú vysokú bezpečnosť údajov a súlad s konkrétnymi priemyselnými alebo regionálnymi predpismi. Toto je obzvlášť dôležité pre citlivé aplikácie, v ktorých je prvoradý súkromie údajov [1] [7].
-Nákladová efektívnosť: Aj keď počiatočné náklady na nastavenie môžu byť vyššie, nasadenie na mieste môže viesť k dlhodobým úsporám nákladov tým, že sa vyhne opakujúcim sa cloudovým poplatkom. Organizácie môžu využívať existujúce hardvérové zdroje, čím sa znížia prevádzkové náklady [7] [9].
-Nízka latencia: prostredia na mieste sú ideálne pre aplikácie vyžadujúce inferenciu s nízkou latenciou, pretože eliminujú závislosti na sieti a zabezpečujú schopnosti spracovania v reálnom čase [9].
Škálovateľnosť pri nasadení na mieste je však obmedzená dostupnou infraštruktúrou. Organizácie musia investovať do hardvérových vylepšení s cieľom zvýšiť kapacitu, ktorá môže byť časovo náročná a nákladná. Okrem toho riadenie a udržiavanie infraštruktúry na mieste vyžaduje špecializovaný tím IT, ktorý môže byť náročný na zdroje [9].
Cloud Hosting
Cloud hosting na druhej strane ponúka vysoko škálovateľné prostredie pre modely Deepseek:
- Elastické škálovanie: poskytovatelia cloudu ako AWS, Azure alebo Google Cloud umožňujú dynamické škálovanie na základe dopytu. To znamená, že zdroje sa dajú rýchlo upraviť tak, aby zvládli kolísavé pracovné zaťaženie bez potreby počiatočných hardvérových investícií [1] [3].
- Rýchle nasadenie: Cloudové prostredia umožňujú rýchle nasadenie modelov AI, pretože nastavenie infraštruktúry spravuje poskytovateľ cloudu. To znižuje čas a úsilie potrebné na začatie aplikácií AI [9].
- Spravované služby: Poskytovatelia cloudu často ponúkajú spravované služby vrátane aktualizácií zabezpečenia a údržby, ktoré môžu znížiť administratívne zaťaženie organizácií [9].
Cloud hosting však môže predstavovať obavy týkajúce sa ochrany osobných údajov a bezpečnosti údajov, pretože údaje sa prenášajú a ukladajú na externých serveroch. Zatiaľ čo poskytovatelia cloudu implementujú robustné bezpečnostné opatrenia, niektoré organizácie môžu stále uprednostňovať nasadenie na citlivých údajoch [3] [9].
Stručne povedané, nasadenie na mieste ponúkajú kontrolu, bezpečnosť a efektívnosť nákladov, ale sú obmedzené škálovateľnosťou infraštruktúry. Cloud hosting poskytuje elastické škálovanie a rýchle nasadenie, ale môže zvýšiť obavy o ochranu osobných údajov. Výber medzi týmito možnosťami závisí od konkrétnych potrieb organizácie, pokiaľ ide o škálovateľnosť, bezpečnosť a správu nákladov.
Citácie:
[1] https://www.zstack.io/intl/news/2025/0221/2864.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scable_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/
Https://www.datacenterfrontier.com/machine-ararning/article/55264838/why-deepseek-is-is- great-for-ai-mpc-thpc-and-no-big-deal-for-tata-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-mise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-ai-enterprise-cloud/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofExcellence/aiml/on-mises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison