Lorsque vous comparez la latence de l'hébergement sur site à l'hébergement cloud pour des modèles Deepseek comme Deepseek R1, plusieurs facteurs entrent en jeu:
Hébergement sur site
L'hébergement sur site offre plusieurs avantages en matière de latence:
- Faible latence: Étant donné que l'infrastructure est située dans les locaux, il n'y a pas de latence de réseau associée à l'accès à des serveurs distants. Cela rend l'hébergement sur site idéal pour les applications nécessitant des performances élevées et une faible latence [1] [3] [6].
- Contrôle sur l'infrastructure: les organisations ont un contrôle total sur leur infrastructure, ce qui leur permet d'optimiser les configurations matérielles et logicielles pour des performances optimales. Ce contrôle peut conduire à des systèmes mieux réglés qui minimisent la latence [3] [4].
- Confidentialité des données: les solutions sur site garantissent que les données restent dans les locaux de l'organisation, ce qui peut être crucial pour les données sensibles ou confidentielles. Cette configuration aide également à maintenir la conformité réglementaire [4].
Cependant, l'hébergement sur site implique également des coûts initiaux plus élevés pour le matériel et la maintenance. De plus, l'évolutivité peut être limitée par l'infrastructure disponible, et la capacité en expansion peut nécessiter des investissements importants dans de nouveaux matériels [1] [4].
Hébergement cloud
L'hébergement cloud offre différents avantages et défis concernant la latence:
- Évolutivité et flexibilité: les services cloud offrent une évolutivité à la demande, permettant aux entreprises d'ajuster rapidement leurs ressources en fonction des fluctuations de la charge de travail. Cette flexibilité peut aider à gérer les charges de pointe et à réduire la latence en garantissant une puissance de traitement suffisante disponible [1] [6].
- Infrastructure gérée: les fournisseurs de cloud gèrent l'infrastructure, y compris les mises à jour et les correctifs de sécurité, ce qui peut réduire le fardeau opérationnel de l'organisation. Cependant, cela signifie également un contrôle moins direct sur des configurations matérielles spécifiques qui pourraient avoir un impact sur la latence [3] [6].
- Distance géographique: la latence dans l'hébergement cloud peut être affectée par la distance physique entre l'utilisateur et le centre de données cloud. Cependant, les principaux fournisseurs de cloud ont des centres de données dans le monde, qui peuvent atténuer ce problème en permettant aux entreprises de choisir des centres de données plus proches de leurs opérations [3] [6].
Malgré ces avantages, l'hébergement cloud peut introduire une latence supplémentaire en raison des dépendances du réseau et le potentiel d'augmentation des temps de transfert de données par rapport aux solutions sur site [3] [6].
Deepseek R1 Spécifications
Pour Deepseek R1, la latence dans les environnements de production varie généralement de 200 à 300 millisecondes par demande lorsqu'elle est déployée sur des serveurs haute performance avec des GPU modernes comme le NVIDIA RTX 3090. Cette latence peut varier en fonction des capacités matérielles, de la complexité des données d'entrée et de la charge du système [2]. Les optimisations telles que la quantification du modèle et les pipelines de données efficaces peuvent aider à réduire davantage la latence [2].
En résumé, l'hébergement sur site offre généralement une latence plus faible en raison de l'absence de dépendances du réseau, tandis que l'hébergement cloud offre une évolutivité et une flexibilité qui peuvent être optimisées pour une faible latence grâce à la sélection des centres de données stratégiques et à la gestion des infrastructures. Le choix entre l'hébergement sur site et le cloud pour Deepseek R1 dépend des besoins organisationnels spécifiques concernant la latence, l'évolutivité et la confidentialité des données.
Citations:
[1] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-Comparison
[2] https://zilliz.com/ai-faq/what-is-the-latency-ofepseeks-r1-model-in-production-environments
[3] https://www.phdata.io/blog/on-prem-vs-the-cloud-key-considerations/
[4] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premis
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://quixy.com/blog/cloud-vs-on-premise-the-battle-of-the-titans/
[7] https://www.bentoml.com/blog/secure-and-private-deepseek-deployment-with-bentoml
[8] https://www.datacenterfrontier.com/cooling/article/55266378/deep-diving-on-eepseek-ai-drupture-and-the-future-of-liquid-cooling
[9] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheper-wrong-activité-7288814972271280128-vuyu