Amikor összehasonlítjuk a helyszíni tárhely késleltetését a Cloud Hosting-val a DeepSeek modellekhez, mint például a DeepSeek R1, számos tényező jelentkezik:
A helyszíni tárhely
A helyszíni tárhely számos előnyt kínál a késésben:
- Alacsony késés: Mivel az infrastruktúra a helyiségekben található, nincs hálózati késleltetés a távoli szerverek eléréséhez. Ez a helyszíni tárhelyet ideálissá teszi a nagy teljesítményt és az alacsony késés igényt igénylő alkalmazásokhoz [1] [3] [6].
- Az infrastruktúra feletti ellenőrzés: A szervezetek teljes mértékben ellenőrzik az infrastruktúrájukat, lehetővé téve számukra a hardver és a szoftverkonfigurációk optimalizálását az optimális teljesítmény érdekében. Ez a vezérlés jobban beállított rendszerekhez vezethet, amelyek minimalizálják a késést [3] [4].
- Adat-adatvédelem: A helyszíni megoldások biztosítják, hogy az adatok a szervezet helyiségein belül maradjanak, amelyek döntő jelentőségűek lehetnek az érzékeny vagy bizalmas adatokhoz. Ez a beállítás elősegíti a szabályozási megfelelés fenntartását is [4].
A helyszíni tárhely azonban magasabb előzetes költségeket is magában foglal a hardver és a karbantartás számára. Ezenkívül a méretezhetőséget korlátozhatja a rendelkezésre álló infrastruktúra, és a bővülő kapacitás jelentős beruházásokat igényelhet az új hardverbe [1] [4].
Cloud Hosting
A felhő -tárolás különböző előnyöket és kihívásokat kínál a késéssel kapcsolatban:
- Méretezés és rugalmasság: A felhőalapú szolgáltatások igény szerint méretezhetőséget biztosítanak, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy erőforrásaikat a munkaterhelés ingadozásainak megfelelően gyorsan módosítsák. Ez a rugalmasság elősegítheti a csúcsterhelések kezelését és csökkentheti a késést azáltal, hogy elegendő feldolgozási teljesítmény rendelkezésre áll [1] [6].
- Kezelt infrastruktúra: A felhőszolgáltatók kezelik az infrastruktúrát, ideértve a frissítéseket és a biztonsági javításokat, amelyek csökkenthetik a szervezet működési terheit. Ez ugyanakkor azt is jelenti, hogy kevésbé közvetlen irányítást jelentenek a specifikus hardverkonfigurációk felett, amelyek befolyásolhatják a késést [3] [6].
- Földrajzi távolság: A felhő tárhelyének késleltetését befolyásolhatja a felhasználó és a felhő adatközpont közötti fizikai távolság. A nagy felhőszolgáltatóknak azonban világszerte adatközpontokkal rendelkeznek, amelyek enyhíthetik ezt a kérdést, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy az adatközpontokat közelebb válasszák működéséhez [3] [6].
Ezen előnyök ellenére a felhő tárolása további késleltetést vezethet be a hálózati függőségek és a megnövekedett adatátviteli idők miatt, összehasonlítva a helyszíni megoldásokkal [3] [6].
MEGASZTÁS R1 MEGJEGYZÉSEK
A DeepSeek R1 esetében a termelési környezetben a késés általában 200 és 300 milliszekundum között van kérésenként, ha nagy teljesítményű szerverekre telepítik a modern GPU-kkal, mint például az NVIDIA RTX 3090. Ez a késés a hardver képességei, a bemeneti adatbonyolultság és a rendszerterhelés alapján változhat [2]. Az optimalizálás, például a modell kvantálása és a hatékony adatvezetékek hozzájárulhatnak a késés további csökkentéséhez [2].
Összefoglalva: a helyszíni tárhely általában alacsonyabb késleltetési lehetőségeket kínál a hálózati függőségek hiánya miatt, míg a felhő tárolása olyan méretezhetőséget és rugalmasságot biztosít, amelyet a stratégiai adatközpontok kiválasztása és az infrastruktúra kezelése révén optimalizálhatunk. A helyszíni és a Cloud tárhely közötti választás a DeepSeek R1 számára a késleltetés, a méretezhetőség és az adatok magánéletének konkrét szervezeti igényeitől függ.
Idézetek:
[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-thatency-of-reepseeks-r1-model-in-production-Evironments
[3] https://www.phdata.io/blog/on-prem-vs-t-cloud-key-considerations/
[4] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[6] https://quixy.com/blog/cloud-vs-on-premise-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-divon--deepseek-ai-disruption-and-the-future-of-- és-cooling
[9] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheer-wrong-activity-728881497271280128-vuyu