Skalabilitas Deepseek dalam menangani periode burst dapat dianalisis di lingkungan cloud dan di tempat, meningkatkan pendekatan model hibrida.
Lingkungan Cloud
Dalam lingkungan cloud, skalabilitas Deepseek ditingkatkan dengan kemampuannya untuk secara dinamis mengalokasikan beban kerja. Ini sangat bermanfaat selama periode burst, di mana permintaan untuk memproses daya dan penanganan data dapat melonjak secara signifikan. Berikut adalah beberapa strategi utama yang digunakan Deepseek di lingkungan cloud:
- Alokasi beban kerja dinamis: Deepseek menggunakan penandaan metadata untuk mengklasifikasikan data berdasarkan sensitivitas dan urgensi. Ini memungkinkannya untuk menurunkan tugas yang kurang sensitif ke cloud, memanfaatkan sumber daya cloud untuk kecepatan dan skala sambil menjaga data kritis tetap aman di tempat [2]. Pendekatan ini memastikan bahwa sumber daya cloud digunakan secara efisien selama periode burst, menangani peningkatan lalu lintas tanpa mengorbankan keamanan.
- Skalabilitas dan fleksibilitas: Lingkungan cloud memberikan skalabilitas berdasarkan permintaan, yang sangat penting untuk menangani periode burst. Deepseek dapat dengan cepat meningkatkan atau turun berdasarkan permintaan, memastikan bahwa sumber daya dialokasikan secara efektif untuk mengelola peningkatan beban kerja [6]. Fleksibilitas ini sangat penting untuk mempertahankan kinerja selama waktu penggunaan puncak.
- Efisiensi biaya: Meskipun skalabilitas cloud bermanfaat, itu juga dapat menyebabkan peningkatan biaya. Model Deepseek mengoptimalkan penggunaan sumber daya, memastikan bahwa sumber daya cloud hanya digunakan bila perlu, yang membantu mengelola biaya selama periode burst [2].
Lingkungan di tempat
Dalam lingkungan di tempat, skalabilitas Deepseek selama periode burst lebih dibatasi oleh perangkat keras dan infrastruktur yang tersedia. Namun, masih ada keuntungan dan strategi yang dapat digunakan:
-Privasi latensi dan data rendah: Lingkungan di tempat menawarkan privasi latensi dan data tinggi yang rendah, yang sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan waktu nyata dan penanganan data sensitif [6]. Selama periode burst, mempertahankan latensi rendah sangat penting untuk memastikan bahwa aplikasi tetap responsif.
- Pemanfaatan perangkat keras khusus: Pengaturan di tempat memungkinkan penggunaan perangkat keras khusus, yang dapat dioptimalkan untuk tugas-tugas tertentu. Ini dapat membantu dalam mengelola periode burst dengan memastikan bahwa perangkat keras dirancang untuk menangani beban puncak secara efisien [6].
-Penghematan biaya jangka panjang: Meskipun lingkungan di tempat membutuhkan investasi di muka yang signifikan, mereka dapat menawarkan penghematan biaya jangka panjang dengan menghindari biaya cloud berulang [6]. Ini dapat bermanfaat bagi organisasi yang mengalami periode burst yang konsisten dan dapat mengelola biaya infrastruktur secara efektif.
pendekatan hybrid
Model hybrid Deepseek menggabungkan kekuatan baik lingkungan cloud dan di tempat, menawarkan pendekatan yang seimbang untuk menangani periode burst:
- Model Rag Hybrid: Model hybrid Deepseek memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan skalabilitas cloud sambil mempertahankan keamanan dan kontrol sistem di tempat [2]. Saldo ini memastikan bahwa data sensitif tetap aman sementara tugas yang kurang kritis diturunkan ke cloud, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya selama periode burst.
- Tuning pengambilan adaptif: penyetelan pengambilan adaptif Deepseek terus memurnikan hasil berdasarkan umpan balik real-time, memastikan bahwa setiap dolar yang dihabiskan untuk AI memberikan hasil yang dapat diukur [2]. Pendekatan adaptif ini membantu dalam mengoptimalkan kinerja selama periode burst dengan memastikan bahwa sumber daya dialokasikan berdasarkan kebutuhan waktu nyata.
Secara keseluruhan, skalabilitas Deepseek dalam menangani periode burst secara signifikan ditingkatkan oleh pendekatan hybrid, yang memungkinkan alokasi beban kerja yang dinamis, efisiensi biaya, dan pemanfaatan sumber daya yang dioptimalkan di lingkungan cloud dan di tempat di tempat.
Kutipan:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-rag-strategy/
[3] https://www.digitalocean.com/resources/articles/deepseek-explained
[4] https://arxiv.org/html/2502.11347v1
[5] https://energi.media/news/deepseek-ai-evelends-future-demand-projections-consumes-1-50-the-sources-of-competing-models/
[6] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hostting-llms-deepseek-r1-comparison
[7] https://futurumgroup.com/insights/deepseek-dremrupts-ai-market-with-low-cost-training-and-open-source-yet-many-questions-loom/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[9] https://www.rippling.com/blog/5-reasons-to-build-with-ai-because-of-deepseek
[10] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-data-center
[11] https://www.uncoveralpha.com/p/deepseek-and-the-ramification-on
[12] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise