当将本地托管与DeepSeek R1这样的DeepSeek模型的云托管的延迟与云托管进行比较时，有几个因素发挥了作用：
###本地托管
本地托管在延迟方面具有几个优势：
- 低延迟：由于基础架构位于场所内，因此与访问远程服务器没有关联的网络延迟。这使本地托管非常适合需要高性能和低潜伏期的应用[1] [3] [6]。
- 控制基础架构：组织对其基础架构有完全控制，使他们能够优化硬件和软件配置以获得最佳性能。这种控制可以导致更细致的系统，从而最大程度地减少潜伏期[3] [4]。
- 数据隐私：本地解决方案确保数据保留在组织的前提范围内，这对于敏感或机密数据至关重要。该设置还有助于维持法规合规性[4]。
但是，本地托管也涉及更高的硬件和维护成本。此外，可扩展性可以受到可用的基础架构的限制，并且可以扩大容量可能需要对新硬件进行大量投资[1] [4]。
###云托管
云托管在延迟方面提供了不同的好处和挑战：
- 可伸缩性和灵活性：云服务提供按需可扩展性，使企业可以根据工作负载的波动快速调整其资源。这种灵活性可以通过确保有足够的处理能力可用[1] [6]来帮助管理峰值负载并减少潜伏期。
- 托管基础架构：云提供商管理基础架构，包括更新和安全补丁，可以减轻组织的运营负担。但是，这也意味着对可能影响潜伏期的特定硬件配置的直接控制较少[3] [6]。
- 地理距离：云托管中的延迟可能会受到用户和云数据中心之间的物理距离的影响。但是，主要的云提供商在全球范围内拥有数据中心，可以通过允许企业选择更接近其运营的数据中心来减轻此问题[3] [6]。
尽管有这些优势，但与本地解决方案相比，云托管可能会由于网络依赖性以及增加数据传输时间的增加而引起额外的延迟[3] [6]。
DeepSeek R1细节
对于DeepSeek R1，生产环境中的延迟通常为每次请求200到300毫秒，当使用现代GPU(如NVIDIA RTX 3090)部署在高性能服务器上时。此延迟可能会根据硬件功能，输入数据复杂性和系统负载而变化[2]。诸如模型量化和有效的数据管道之类的优化可以进一步减少潜伏期[2]。
总而言之，由于缺乏网络依赖性，本地托管通常会提供较低的延迟，而云托管提供了可扩展性和灵活性，可以通过战略数据中心选择和基础架构管理来优化低潜伏期。 DeepSeek R1的本地和云托管之间的选择取决于有关延迟，可扩展性和数据隐私的特定组织需求。
引用：
[1] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-hosting-llms-deepseek-r1-comporparison
[2] https://zilliz.com/ai-faq/what-----the-latency-of-deepseeks-r1-model-in-production-envrightments
[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-hosting-deepseek-r1-dist--------------------
[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-deep-diving-on-deepseek-ai-diseek-ai-disruption-and-the-future-future-future of-liquid-cooling
[9] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-and-cheaper-wrong-activity-72888888888888888881271280128-vuyu