Salīdzinot vietējās mitināšanas latentumu ar mākoņa mitināšanu, piemēram, DeepSeek R1, tiek parādīti vairāki faktori:
uz vietas mitināšana
Hostings uz vietas piedāvā vairākas priekšrocības, kad runa ir par latentumu:
- Zems latentums: tā kā infrastruktūra atrodas telpās, nav tīkla latentuma, kas saistīts ar piekļuvi attāliem serveriem. Tas padara laukuma mitināšanu ideālu lietojumprogrammām, kurām nepieciešama augsta veiktspēja un zems latentums [1] [3] [6].
- Infrastruktūras kontrole: organizācijām ir pilnīga kontrole pār savu infrastruktūru, ļaujot tām optimizēt aparatūras un programmatūras konfigurācijas optimālai veiktspējai. Šī vadība var izraisīt labāk noregulētas sistēmas, kas samazina latentumu [3] [4].
- Datu privātums: uz vietas risinājumi nodrošina, ka dati paliek organizācijas telpās, kas var būt izšķiroša sensitīviem vai konfidenciāliem datiem. Šī iestatīšana arī palīdz saglabāt normatīvo aktu ievērošanu [4].
Tomēr uz vietas esošie mitināšana ietver arī augstākas avansa izmaksas par aparatūru un apkopi. Turklāt mērogojamību var ierobežot pieejamā infrastruktūra, un paplašināšanas jaudai var būt nepieciešami ievērojami ieguldījumi jaunā aparatūrā [1] [4].
Cloud Hosting
Mākoņu mitināšana piedāvā dažādas priekšrocības un izaicinājumus attiecībā uz latentumu:
- Mērogojamība un elastība: mākoņa pakalpojumi nodrošina mērogojamību pēc pieprasījuma, ļaujot uzņēmumiem ātri pielāgot savus resursus atbilstoši darba slodzes svārstībām. Šī elastība var palīdzēt pārvaldīt maksimālās slodzes un samazināt latentumu, nodrošinot, ka ir pieejama pietiekama apstrādes jauda [1] [6].
- Pārvaldīta infrastruktūra: mākoņu pakalpojumu sniedzēji pārvalda infrastruktūru, ieskaitot atjauninājumus un drošības ielāpus, kas var samazināt organizācijas darbības slogu. Tomēr tas nozīmē arī mazāku tiešo kontroli pār noteiktām aparatūras konfigurācijām, kas varētu ietekmēt latentumu [3] [6].
- Ģeogrāfiskais attālums: mākoņu mitināšanas latentumu var ietekmēt fiziskais attālums starp lietotāju un mākoņa datu centru. Tomēr lielākajiem mākoņu pakalpojumu sniedzējiem ir datu centri visā pasaulē, kas var mazināt šo problēmu, ļaujot uzņēmumiem izvēlēties datu centrus tuvāk to darbībai [3] [6].
Neskatoties uz šīm priekšrocībām, mākoņu mitināšana var ieviest papildu latentumu tīkla atkarību dēļ un palielināta datu pārsūtīšanas laika potenciālu, salīdzinot ar uz vietas esošajiem risinājumiem [3] [6].
DeepSeek R1 specifika
DeepSEEK R1 latentums ražošanas vidē parasti svārstās no 200 līdz 300 milisekundēm vienā pieprasījumā, ja tos izvieto augstas veiktspējas serveros ar moderniem GPU, piemēram, NVIDIA RTX 3090. Šis latentums var mainīties atkarībā no aparatūras iespējām, ievades datu sarežģītības un sistēmas ielādēšanas [2]. Optimizācijas, piemēram, modeļa kvantēšana un efektīvi datu cauruļvadi, var palīdzēt vēl vairāk samazināt latentumu [2].
Rezumējot, uz vietas hostings parasti piedāvā zemāku latentumu, jo nav atkarīgu tīkla atkarību, savukārt mākoņa mitināšana nodrošina mērogojamību un elastību, ko var optimizēt zemam latentumam, izmantojot stratēģisko datu centra izvēli un infrastruktūras pārvaldību. Izvēle starp uz vietas un mākoņa mitināšanu DeepSEEK R1 ir atkarīga no īpašām organizatoriskām vajadzībām attiecībā uz latentumu, mērogojamību un datu privātumu.
Atsauces:
[1.]
[2] https://zilliz.com/ai-faq/what-is-the-latency-of-deepseeks-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-premise
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-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-depseek-izlidošana-with-bentoml
[8] https://www.datacenterfrontier.com/cooling/article/55266378/deep-diving-on-deepseek-ai-disruption-and-the-future-of-fiquid cooding cooding
.