DeepSeek模型的性能可能会大大不同，具体取决于它们是托管本地还是在云中。这是对这两个托管选项的详细比较：
##本地托管
优势：
- 低潜伏期推理：本地托管允许低潜伏期推断，这对于诸如客户服务自动化或财务风险评估等实时应用程序至关重要。这是因为数据处理是在本地发生的，而没有网络依赖性[1] [4]。
- 高数据隐私：本地部署可确保敏感数据保留在组织的控制范围内，降低数据泄露的风险并确保遵守严格的监管要求，例如GDPR或HIPAA [3] [4]。
- 长期节省的成本：虽然初始设置成本可能更高，但本地托管可以通过避免经常出现的云费用来节省长期。这对于现有IT基础架构和专用团队进行维护的组织特别有益[1] [4]。
- 自定义和控制：本地部署提供了对基础结构的完全控制，从而可以自定义和优化模型，以满足特定的业务需求，而无需供应商锁定[4] [5]。
挑战：
- 可伸缩性限制：本地基础架构可能不像云服务那样容易扩展，需要对硬件进行大量扩展的预投资[1]。
- 维护要求：组织必须本身管理和维护基础架构，这可能是资源密集的，需要专门的IT专业知识[1]。
##云托管
优势：
- 可伸缩性和灵活性：云托管提供按需可扩展性，使企业可以迅速适应工作负载，而无需大量的前期硬件投资。这种灵活性对需求不可预测的项目特别有益[1] [2]。
- 快速设置和托管基础架构：云服务提供具有托管基础架构的快速部署选项，从而减少了对IT专业知识的需求。这包括自动安全更新和维护，释放其他任务的资源[1] [2]。
- 可变工作负载的成本效率：虽然云成本可能会随着时间的推移加起来，但它们通常更适合具有可变工作负载的项目，因为企业只为使用的资源付费[2]。
挑战：
- 对网络连接的依赖性：基于云的解决方案需要稳定的网络连接，这可以引入延迟和对外部基础结构的依赖性[1]。
- 安全性和合规风险：如果不正确配置，云托管可能会增加数据泄露和合规性问题的风险，尤其是在高度监管的行业中[2] [3]。
总而言之，本地托管是需要低延迟，高数据隐私和长期成本节省的应用程序的理想选择，而云托管更适合需要可扩展性，灵活性和托管基础架构的项目。这些选项之间的选择取决于组织的特定需求和约束。
引用：
[1] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-hosting-llms-deepseek-r1-comporparison
[2] https://e42.ai/blog/deepseek-efficy/
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explaind/
[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/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-tetails-architecture-anchituction-anch-deployment-options/
[8] https://www.bain.com/insights/deepseek-a-game-changer-in-iai-fefficy/
[9] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/55264838/why-deepseek-is-reat-for-for-ai-ai-and-and-hpc-and-hpc-and-hpc-and-no-no-no-big-deal-for-data-centers