Масштабованість моделей DeepSeek AI значно відрізняється між приміщеннями в приміщенні та хмарних хостингах, насамперед завдяки притаманним характеристикам кожного методу розгортання.
розгортання в приміщенні
Розгортання в приміщенні передбачає виконання моделей DeepSeek повністю у внутрішній інфраструктурі організації. Цей підхід пропонує кілька переваг з точки зору масштабованості:
- Контроль та безпека: Розгортання в приміщенні забезпечують повний контроль над даними та інфраструктурою, забезпечуючи високу безпеку даних та відповідність конкретним галузевим або регіональним нормам. Це особливо важливо для чутливих додатків, де конфіденційність даних є першорядним [1] [7].
-Ефективність витрат: Хоча початкові витрати на налаштування можуть бути вищими, локальні розгортання можуть призвести до довгострокової економії витрат, уникаючи повторних хмарних зборів. Організації можуть використовувати існуючі апаратні ресурси, зменшуючи експлуатаційні витрати [7] [9].
-Низька затримка: у приміщенні середовища ідеально підходить для додатків, що потребують висновку низької затримки, оскільки вони усувають мережеві залежності та забезпечують можливості обробки в режимі реального часу [9].
Однак масштабованість розгортання в приміщенні обмежена наявною інфраструктурою. Організації повинні інвестувати в оновлення обладнання для збільшення потужностей, що може зайняти багато часу та дорого. Крім того, для управління та підтриманням локальної інфраструктури потрібна спеціальна ІТ-команда, яка може бути інтенсивною ресурсами [9].
хмарний хостинг
Хмарний хостинг, з іншого боку, пропонує широко масштабоване середовище для моделей DeepSeek:
- Еластичне масштабування: хмарні постачальники, такі як AWS, Azure або Google Cloud, дозволяють динамічне масштабування на основі попиту. Це означає, що ресурси можна швидко відрегулювати для обробки коливальних навантажень без необхідності передових апаратних інвестицій [1] [3].
- Швидке розгортання: хмарні середовища дозволяють швидко розгорнути моделі AI, оскільки налаштування інфраструктури керує хмарним постачальником. Це скорочує час і зусилля, необхідні для початку роботи з AI -додатками [9].
- Керовані послуги: хмарні постачальники часто пропонують керовані послуги, включаючи оновлення безпеки та обслуговування, що може зменшити адміністративне навантаження на організації [9].
Однак хмарний хостинг може представити занепокоєння щодо конфіденційності та безпеки даних, оскільки дані передаються та зберігаються на зовнішніх серверах. У той час як хмарні постачальники застосовують надійні заходи безпеки, деякі організації все ще можуть віддати перевагу локальній розгортання для конфіденційних даних [3] [9].
Підсумовуючи, розгортання в приміщенні пропонують контроль, безпеку та економічні кошти, але обмежені масштабованою інфраструктурою. Хмарний хостинг забезпечує еластичне масштабування та швидке розгортання, але може викликати проблеми конфіденційності даних. Вибір між цими варіантами залежить від конкретних потреб організації щодо масштабованості, безпеки та управління витратами.
Цитати:
[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/erstanding-deepseek-r1-model-technic-details-architecture-and-deployment-options/
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great--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-deepkeek-r1-comparison