A DeepSeek AI modellek skálázhatósága jelentősen különbözik a helyszíni és a felhő tárhely-környezetek között, elsősorban az egyes telepítési módszerek velejáró jellemzői miatt.
A helyszíni telepítés
A helyszíni telepítés magában foglalja a DeepSeek modellek teljes egészében a szervezet belső infrastruktúráján belüli futtatását. Ez a megközelítés számos előnyt kínál a méretezhetőség szempontjából:
- Ellenőrzés és biztonság: A helyszíni telepítések teljes ellenőrzést nyújtanak az adatok és az infrastruktúra felett, biztosítva a magas adatbiztonságot és az egyes iparági vagy regionális rendeletek betartását. Ez különösen fontos az érzékeny alkalmazásoknál, ahol az adatvédelem kiemelkedő fontosságú [1] [7].
-Költséghatékonyság: Noha a kezdeti beállítási költségek magasabbak lehetnek, a helyszíni telepítések hosszú távú költségmegtakarítást eredményezhetnek az ismétlődő felhődíjak elkerülésével. A szervezetek kihasználhatják a meglévő hardver erőforrásokat, csökkentve az operatív költségeket [7] [9].
-Alacsony késleltetés: A helyszíni környezet ideális az alacsony késleltetés következtetéseihez szükséges alkalmazásokhoz, mivel kiküszöbölik a hálózati függőségeket és biztosítják a valós idejű feldolgozási képességeket [9].
A helyszíni telepítések méretezhetőségét azonban a rendelkezésre álló infrastruktúra korlátozza. A szervezeteknek befektetniük kell a hardverfrissítésekbe a kapacitás növelése érdekében, ami időigényes és költséges lehet. Ezenkívül a helyszíni infrastruktúra kezelése és karbantartása dedikált informatikai csoportot igényel, amely erőforrás-igényes lehet [9].
Cloud Hosting
A Cloud Hosting viszont rendkívül méretezhető környezetet kínál a DeepSeek modellek számára:
- Elasztikus méretezés: A felhőszolgáltatók, például az AWS, az Azure vagy a Google Cloud lehetővé teszik a dinamikus méretezést a kereslet alapján. Ez azt jelenti, hogy az erőforrásokat gyorsan beállíthatjuk az ingadozó munkaterhelés kezelése érdekében, anélkül, hogy előzetes hardverbefektetésekre lenne szükség [1] [3].
- Gyors telepítés: A felhő környezetek lehetővé teszik az AI modellek gyors telepítését, mivel az infrastruktúra -beállítást a felhőszolgáltató kezeli. Ez csökkenti az AI alkalmazásokkal való induláshoz szükséges időt és erőfeszítést [9].
- Kezelt szolgáltatások: A felhőszolgáltatók gyakran kezelt szolgáltatásokat kínálnak, ideértve a biztonsági frissítéseket és karbantartást, amelyek csökkenthetik a szervezetek adminisztratív terheit [9].
A Cloud Hosting azonban aggodalmakat okozhat az adatok magánéletével és biztonságával kapcsolatban, mivel az adatokat továbbítják és külső szervereken tárolják. Míg a felhőszolgáltatók robusztus biztonsági intézkedéseket hajtanak végre, egyes szervezetek továbbra is inkább a helyszíni telepítéseket részesítik előnyben az érzékeny adatokhoz [3] [9].
Összefoglalva: a helyszíni telepítések ellenőrzést, biztonságot és költséghatékonyságot kínálnak, de az infrastruktúra méretezhetősége korlátozza. A Cloud Hosting rugalmas méretezést és gyors telepítést biztosít, de felvetheti az adatvédelmi aggályokat. Az ezen lehetőségek közötti választás a szervezet konkrét igényeitől függ a méretezhetőségre, a biztonságra és a költségkezelésre vonatkozóan.
Idézetek:
[1] https://www.zstack.io/intl/news/2025/0221/2864.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/calable_deepseek_r1/
[3] https://www.reevechat.com/blog/what-is-deepseek/
[4] https://www.popai.pro/resources/understanding-reepseek-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-fordata-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