DeepSeek在处理爆发周期中的可伸缩性可以在云和本地环境中进行分析，从而利用其混合模型方法。
###云环境
在云环境中，DeepSeek的可扩展性通过动态分配工作负载的能力增强。这在爆发期间尤其有益，在爆发时期，对处理能力和数据处理的需求可能会大大涌现。以下是DeepSeek在云环境中采用的一些关键策略：
- 动态工作负载分配：DeepSeek使用元数据标记来通过灵敏度和紧迫性对数据进行分类。这使其能够将较少灵敏的任务卸载到云中，从而利用云资源来进行速度和规模，同时保持关键数据安全[2]。这种方法可确保在爆发期间有效利用云资源，从而在不损害安全性的情况下处理增加的流量。
- 可伸缩性和灵活性：云环境提供按需可扩展性，这对于处理爆发时期至关重要。 DeepSeek可以根据需求快速扩展或向下扩展，以确保有效分配资源来管理增加的工作量[6]。这种灵活性对于在高峰使用时间内保持性能至关重要。
- 成本效率：虽然云可伸缩性是有益的，但也会导致成本增加。 DeepSeek的模型优化了资源使用情况，可确保仅在必要时使用云资源，这有助于在爆发期间管理成本[2]。
###本地环境
在本地环境中，DeepSeek在爆发期间的可伸缩性受到可用的硬件和基础架构的限制。但是，仍然可以使用一些优势和策略：
- 低延迟和数据隐私：本地环境可提供低延迟和高数据隐私，这对于需要实时处理和敏感数据处理的应用程序至关重要[6]。在爆发期间，保持低潜伏期对于确保应用程序保持响应能力至关重要。
- 自定义硬件利用率：本地设置允许使用自定义硬件，可以针对特定任务进行优化。这可以通过确保硬件定制以有效处理峰值负载来帮助管理爆发周期[6]。
- 长期成本节省：虽然本地环境需要大量的前期投资，但它们可以通过避免经常出现的云费用来节省长期成本[6]。这对于经历一致的爆发期并可以有效管理基础设施成本的组织可能是有益的。
###混合方法
DeepSeek的混合模型结合了云和本地环境的优势，为处理爆发时期提供了平衡的方法：
- 混合抹布模型：DeepSeek的混合模型允许企业在维护本地系统的安全性和控制权的同时利用云的可扩展性[2]。这种平衡可确保敏感数据保持安全，而不太关键的任务被卸载到云中，从而在突发期间优化了资源利用率。
- 自适应检索调整：DeepSeek的自适应检索调整不断根据实时反馈来完善结果，以确保在AI上花费的每一美元都能提供可衡量的结果[2]。这种自适应方法通过确保根据实时需求分配资源来帮助在爆发期内优化性能。
总体而言，DeepSeek在处理爆发周期中的可扩展性通过其混合方法显着提高，这允许在云和本地环境中进行动态的工作负载分配，成本效率和优化的资源利用。
引用：
[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-explaining
[4] https://arxiv.org/html/2502.11347v1
[5] https://energi.media/news/deepseek-ai-upends-future-power-power-demand-projections-consumes-consumes-1-50-the-the-the-competing-models/
[6] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lost-hosting-llms-deepseek-r1-comporparison
[7] https://futurumgroup.com/insights/deepseek-dimprupts-ai-market-with-low-cost-training-training-and-open-source-source-source-yet-many-questions-questions-questions-loom/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[9] https://www.rippling.com/blog/5-reasons-to-build-with-ai-baie-baive-deepseek
[10] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/555264838/why-deepseek-is-great-for-for-ai-ai-and-and-hpc-and-hpc-and-hpc-and-no-no-big-deal-for-data-centers
[11] https://www.uncoveralpha.com/p/deepseek-and-the-ramification-on
[12] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise