DeepSeek AI模型的可伸缩性在本地和云托管环境之间显着不同，这主要是由于每种部署方法的固有特征。
##本地部署
本地部署涉及完全在组织内部基础架构中运行DeepSeek模型。这种方法在可伸缩性方面具有多种优势：
- 控制与安全：本地部署提供了对数据和基础架构的完全控制，从而确保了高数据安全性并遵守特定行业或区域法规。这对于数据隐私是最重要的敏感应用程序尤其重要[1] [7]。
- 成本效率：虽然初始设置成本可能更高，但本地部署可以通过避免经常出现的云费用来节省长期成本。组织可以利用现有的硬件资源，减少运营费用[7] [9]。
- 潜伏期低：本地环境是需要低延迟推断的应用程序，因为它们消除了网络依赖性并确保实时处理能力[9]。
但是，本地部署的可伸缩性受到可用基础架构的限制。组织必须投资硬件升级以提高容量，这可能是耗时且昂贵的。此外，管理和维护本地基础架构需要一个专用的IT团队，这可能是资源密集的[9]。
##云托管
另一方面，云托管为DeepSeek模型提供了一个高度可扩展的环境：
- 弹性缩放：AWS，Azure或Google Cloud等云提供商允许根据需求进行动态缩放。这意味着可以快速调整资源以处理波动的工作量，而无需预先硬件投资[1] [3]。
- 快速部署：云环境可以快速部署AI模型，因为基础架构设置由云提供商管理。这减少了开始AI应用程序所需的时间和精力[9]。
- 托管服务：云提供商经常提供托管服务，包括安全更新和维护，这可以减轻组织的管理负担[9]。
但是，云托管可能会引入对数据隐私和安全性的担忧，因为数据是在外部服务器上传输并存储的。尽管云提供商实施了强大的安全措施，但一些组织可能仍然更喜欢本地部署而不是敏感数据[3] [9]。
总而言之，本地部署提供控制，安全性和成本效率，但受到基础架构可扩展性的限制。云托管提供弹性缩放和快速部署，但可能会引起数据隐私问题。这些选项之间的选择取决于组织在可伸缩性，安全性和成本管理方面的特定需求。
引用：
[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-anchitect--architecture-anch-deployment-options/
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/55264838/why-deepseek-is-great-for-for-ai-ai-and-and-hpc-and-hpc-and-hpc-and-no-no-big-deal-data-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explaining/
[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-lost-hosting-llms-deepseek-r1-comporparison