„Deepseek“ mastelio tvarkymo laikotarpiai gali būti analizuojami tiek debesyje, tiek vietoje esančioje aplinkoje, pasinaudojant jo hibridinio modelio metodu.
Debesų aplinka
Debesų aplinkoje „Deepseek“ mastelį padidina jo sugebėjimas dinamiškai paskirstyti darbo krūvius. Tai ypač naudinga sprogimo laikotarpiais, kai perdirbimo galios ir duomenų tvarkymo paklausa gali žymiai padidinti. Čia yra keletas pagrindinių strategijų, kurias „Deepseek“ naudoja debesies aplinkoje:
- Dinaminis darbo krūvio paskirstymas: „DeepSeek“ naudoja metaduomenų žymėjimą, kad klasifikuotų duomenis pagal jautrumą ir skubumą. Tai leidžia jam iškrauti mažiau jautrias užduotis debesyje, pasinaudojant debesies ištekliais greičiui ir mastui, išlaikant kritinius duomenis saugius ant produkto [2]. Šis požiūris užtikrina, kad debesų ištekliai būtų efektyviai naudojami per sprogimo laikotarpius, todėl padidėja srautas nepakenkiant saugumui.
- Mastelio keitimas ir lankstumas: debesų aplinka užtikrina poreikį mastelio keitimą, kuris yra labai svarbus tvarkant sprogimo laikotarpius. „Deepseek“ gali greitai išplėsti aukštyn arba žemyn atsižvelgiant į paklausą, užtikrinant, kad ištekliai būtų efektyviai paskirstomi padidintam darbo krūviui valdyti [6]. Šis lankstumas yra būtinas norint išlaikyti našumą piko metu.
- Ekonominis efektyvumas: Nors debesų mastelio keitimas yra naudingas, jis taip pat gali padidinti išlaidas. „Deepseek“ modelis optimizuoja išteklių naudojimą, užtikrinant, kad debesų ištekliai būtų naudojami tik tada, kai reikia, o tai padeda valdyti išlaidas sprogimo laikotarpiais [2].
ON-PREMISE aplinka
Aplinkoje esančioje aplinkoje „Deepseek“ mastelio keitimas per sprogimo laikotarpius labiau suvaržo turima aparatūra ir infrastruktūra. Tačiau vis dar yra pranašumų ir strategijų, kurias galima naudoti:
-Mažas latentinis ir duomenų privatumas: aplinkoje esanti aplinka siūlo mažą delsos ir didelio duomenų privatumą, kurie yra labai svarbūs programoms, reikalaujančioms apdorojimo realiuoju laiku ir neskelbtinų duomenų tvarkymą [6]. Per sprogimo laikotarpiais būtina išlaikyti mažą latenciją, kad būtų užtikrinta, jog programos išlieka reaguojančios.
- Individualizuota aparatūros panaudojimas: On-pagrindų sąrankos leidžia naudoti pasirinktinę aparatinę įrangą, kurią galima optimizuoti konkrečioms užduotims. Tai gali padėti valdyti sprogimo laikotarpius užtikrinant, kad aparatūra būtų pritaikyta efektyviai tvarkyti didžiausias apkrovas [6].
-Ilgalaikės išlaidų taupymas: Nors aplinkos aplinkoje reikia reikšmingų išankstinių investicijų, jos gali pasiūlyti ilgalaikių išlaidų taupymą, išvengdami pasikartojančių debesų mokesčių [6]. Tai gali būti naudinga organizacijoms, kurios patiria nuolatinius sprogimo laikotarpius ir gali efektyviai valdyti infrastruktūros išlaidas.
hibridinis požiūris
Hibridinis „Deepseek“ modelis sujungia tiek debesies, tiek vietoje esančios aplinkos stipriąsias puses, siūlantį subalansuotą požiūrį į sprogimo laikotarpius:
- Hibridinių skudurų modeliai: „Deepseek“ hibridinis modelis leidžia įmonėms panaudoti debesies mastelį, išlaikant vietinių sistemų saugumą ir valdymą [2]. Šis balansas užtikrina, kad neskelbtini duomenys išliks saugūs, o mažiau kritinės užduotys yra perkeltos į debesis, optimizuojant išteklių panaudojimą sprogimo laikotarpiais.
- Adaptyvusis gavimo derinimas: „Deepseek“ adaptyvusis gavimo derinimas nuolat tobulina rezultatus, pagrįstus realaus laiko atsiliepimais, užtikrinant, kad kiekvienas doleris, išleistas AI, pateiktų išmatuojamus rezultatus [2]. Šis adaptyvus požiūris padeda optimizuoti našumą sprogstamaisiais laikotarpiais, užtikrinant, kad ištekliai būtų paskirstyti atsižvelgiant į realaus laiko poreikius.
Apskritai, „Deepseek“ mastelį tvarkant sprogusius laikotarpius žymiai sustiprina jo hibridinis metodas, kuris leidžia dinamišką darbo krūvio paskirstymą, ekonomiškumą ir optimizuotą išteklių panaudojimą tiek debesyje, tiek vietoje esančioje aplinkoje.
Citatos:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-gag-straty/
[3] https://www.digitalocean.com/resources/articles/deepseek-explied
[4] https://arxiv.org/html/2502.11347v1
[5] https://energi.media/News/deepseek-ai-ePends-future-power-demand-projections-consumes-1-50-the-resources-of-competining-models/
[6] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparion
[7] https://futurumgroup.com/insights/deepseek-disrutts-ai-market-with-low-fost-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-fecause-of-deepseek
[10] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-for-data-centers
[11] https://www.uncoveralpha.com/p/deepseek-and-the-ramification-on
[12] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise