DeepSEEK modeļu veiktspēja var ievērojami atšķirties atkarībā no tā, vai tie tiek mitināti uz vietas vai mākonī. Šeit ir detalizēts šo divu mitināšanas iespēju salīdzinājums:
uz vietas mitināšana
Priekšrocības:
-Zema latentuma secinājumi: uz vietas mitināšana ļauj secināt zemu latentuma secinājumus, kas ir svarīgi reāllaika lietojumprogrammām, piemēram, klientu apkalpošanas automatizācijai vai finanšu riska novērtēšanai. Tas notiek tāpēc, ka datu apstrāde notiek lokāli bez tīkla atkarībām [1] [4].
- Augsta datu privātums: uz vietas izvietošana nodrošina, ka sensitīvi dati paliek organizācijas kontrolē, samazinot datu pārkāpumu risku un nodrošinot atbilstību stingrām normatīvajām prasībām, piemēram, GDPR vai HIPAA [3] [4].
-Ilgtermiņa izmaksu ietaupījums: Lai arī sākotnējās iestatīšanas izmaksas var būt augstākas, uz vietas esošās mitināšanas var izraisīt ilgtermiņa ietaupījumus, izvairoties no atkārtotām mākoņu maksām. Tas ir īpaši izdevīgi organizācijām ar esošo IT infrastruktūru un īpašām komandām uzturēšanai [1] [4].
-Pielāgošana un kontrole: uz vietas izvietošana nodrošina pilnīgu kontroli pār infrastruktūru, ļaujot pielāgot un optimizēt modeli, lai apmierinātu īpašas biznesa vajadzības bez pārdevēja ieslēgšanas [4] [5].
Izaicinājumi:
- Mērogojamības ierobežojumi: uz vietas esošā infrastruktūra var nebūt tikpat viegli kā mākoņa pakalpojumi, kas prasa ievērojamas iepriekšējas investīcijas aparatūrā paplašināšanai [1].
- Apkopes prasības: Organizācijām pašām jāpārvalda un jāuztur infrastruktūra, kas var būt intensīva un prasa specializētu IT zināšanas [1].
Cloud Hosting
Priekšrocības:
- Mērogojamība un elastība: mākoņa mitināšana piedāvā mērogojamību pēc pieprasījuma, ļaujot uzņēmumiem ātri pielāgoties svārstīgām darba slodzēm, bez nepieciešamības pēc nozīmīgiem sākotnējiem aparatūras ieguldījumiem. Šī elastība ir īpaši izdevīga projektiem ar neparedzamu pieprasījumu [1] [2].
- Ātra iestatīšana un pārvaldīta infrastruktūra: mākoņa pakalpojumi nodrošina ātru izvietošanas iespējas ar pārvaldītu infrastruktūru, samazinot nepieciešamību pēc plašām IT zināšanām. Tas ietver automātiskus drošības atjauninājumus un apkopi, atbrīvojot resursus citiem uzdevumiem [1] [2].
- Mainīgas darba slodzes izmaksu efektivitāte: Lai gan mākoņu izmaksas laika gaitā var saskaitīt, tās bieži ir piemērotākas projektiem ar mainīgu darba slodzi, jo uzņēmumi maksā tikai par izmantotajiem resursiem [2].
Izaicinājumi:
- Atkarība no tīkla savienojamības: uz mākoņiem balstītiem risinājumiem nepieciešama stabila tīkla savienojamība, kas var ieviest latentumu un atkarību no ārējās infrastruktūras [1].
- Drošības un atbilstības riski: Mākoņu mitināšana var palielināt datu pārkāpumu un atbilstības problēmu risku, ja tas nav pareizi konfigurēts, īpaši ļoti regulētās nozarēs [2] [3].
Rezumējot, uz vietas mitināšana ir ideāli piemērota lietojumprogrammām, kurām nepieciešams zems latentums, augsts datu privātums un ilgtermiņa izmaksu ietaupījums, savukārt mākoņa mitināšana ir labāk piemērota projektiem, kuriem nepieciešama mērogojamība, elastība un pārvaldīta infrastruktūra. Izvēle starp šīm iespējām ir atkarīga no organizācijas īpašajām vajadzībām un ierobežojumiem.
Atsauces:
[1.]
[2] https://e42.ai/blog/deepseek-effy/
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[4] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[5] https://www.stackscale.com/blog/deepseek-ollama-advanced-ai/
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382761
[7] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-options/
[8] https://www.bain.com/insights/deepseek-a-game-changer-in-ai-effity/
[9] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-depseek-is-reat-for-ai-and-hpc-and-no-big-deal-for-data-centers