ความสามารถในการปรับขนาดของ deepseek แตกต่างระหว่างในสถานที่และโฮสติ้งคลาวด์อย่างไร

การปรับใช้ในสถานที่

การปรับใช้ในสถานที่เกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลอง Deepseek ทั้งหมดภายในโครงสร้างพื้นฐานภายในขององค์กร วิธีการนี้มีข้อดีหลายประการในแง่ของความยืดหยุ่น:

- การควบคุมและการรักษาความปลอดภัย: การปรับใช้ในสถานที่ให้การควบคุมข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานอย่างเต็มที่เพื่อให้มั่นใจว่าการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลสูงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบเฉพาะของอุตสาหกรรมหรือภูมิภาค สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ละเอียดอ่อนซึ่งความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง [1] [7]
-ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: ในขณะที่ต้นทุนการตั้งค่าเริ่มต้นอาจสูงขึ้นการปรับใช้ในสถานที่สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนระยะยาวโดยหลีกเลี่ยงค่าธรรมเนียมคลาวด์ที่เกิดขึ้นซ้ำ องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ลดค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติงาน [7] [9]
-เวลาแฝงต่ำ: สภาพแวดล้อมในสถานที่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการอนุมานต่ำเนื่องจากพวกเขากำจัดการพึ่งพาเครือข่ายและสร้างความมั่นใจในความสามารถในการประมวลผลแบบเรียลไทม์ [9]

อย่างไรก็ตามความสามารถในการปรับขนาดในการปรับใช้ในสถานที่นั้นถูก จำกัด ด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ องค์กรต้องลงทุนในการอัพเกรดฮาร์ดแวร์เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตซึ่งอาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง นอกจากนี้การจัดการและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานในสถานที่ต้องใช้ทีมไอทีที่ทุ่มเทซึ่งสามารถใช้ทรัพยากรได้ [9]

เมฆโฮสติ้ง

ในทางกลับกันคลาวด์โฮสติ้งเสนอสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้สูงสำหรับรุ่นลึก:

- การปรับสเกลยืดหยุ่น: ผู้ให้บริการคลาวด์เช่น AWS, Azure หรือ Google Cloud อนุญาตให้ปรับขนาดแบบไดนามิกตามความต้องการ ซึ่งหมายความว่าทรัพยากรสามารถปรับได้อย่างรวดเร็วเพื่อจัดการกับปริมาณงานที่ผันผวนโดยไม่จำเป็นต้องลงทุนฮาร์ดแวร์ล่วงหน้า [1] [3]
- การปรับใช้อย่างรวดเร็ว: สภาพแวดล้อมคลาวด์เปิดใช้งานการปรับใช้อย่างรวดเร็วของโมเดล AI เนื่องจากการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานได้รับการจัดการโดยผู้ให้บริการคลาวด์ สิ่งนี้จะช่วยลดเวลาและความพยายามในการเริ่มต้นด้วยแอปพลิเคชัน AI [9]
- บริการที่มีการจัดการ: ผู้ให้บริการคลาวด์มักจะให้บริการที่มีการจัดการรวมถึงการอัปเดตความปลอดภัยและการบำรุงรักษาซึ่งสามารถลดภาระการดูแลระบบในองค์กร [9]

อย่างไรก็ตามการโฮสต์คลาวด์อาจแนะนำข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยเนื่องจากข้อมูลถูกส่งและเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ในขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งบางองค์กรอาจยังต้องการการปรับใช้ในสถานที่สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน [3] [9]

โดยสรุปการปรับใช้ในสถานที่เสนอการควบคุมความปลอดภัยและประสิทธิภาพด้านต้นทุน แต่ถูก จำกัด ด้วยความสามารถในการปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐาน คลาวด์โฮสติ้งให้การปรับสเกลที่ยืดหยุ่นและการปรับใช้อย่างรวดเร็ว แต่อาจเพิ่มความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตัวเลือกระหว่างตัวเลือกเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะขององค์กรเกี่ยวกับความสามารถในการปรับขนาดความปลอดภัยและการจัดการต้นทุน

การอ้างอิง:
[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/understanding-deepseek-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-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-deepseek-r1-comparison