يتضمن نشر نموذج Deepseek-R1 من دلو S3 الخاص مقابل مركز الوجه المعانقة العديد من الاختلافات الرئيسية ، في المقام الأول من حيث الأمان ، وكفاءة النشر ، والسيطرة على بيئة النموذج.
النشر من مركز الوجه المعانقة
يوفر نشر Deepseek-R1 مباشرة من مركز Hugging Face وسيلة واضحة وفعالة لدمج النموذج في بيئة AWS الخاصة بك. تعمل هذه الطريقة على تعزيز حاويات TGI الخاصة بـ Face ، مما يبسط عملية النشر من خلال توفير بيئة وقت تشغيل تم تكوينها مسبقًا. يتم تنزيل النموذج مباشرة من مركز Hugging Face ، مما يضمن أن تتمكن من الوصول إلى أحدث التحديثات والإصدارات من النموذج. هذا النهج مثالي للتجربة السريعة والتطوير ، لأنه يقلل من الحاجة إلى الإعداد اليدوي والتكوين.
ومع ذلك ، قد تثير هذه الطريقة مخاوف أمان حيث يتم تنزيل النموذج من مستودع عام ، مما قد يعرض نظامك لنقاط الضعف المحتملة إذا لم يتم التحقق من صحته بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك ، قد يؤدي الاعتماد على المستودعات الخارجية لتحديثات النماذج إلى إدخال تبعيات على اتصال الإنترنت أثناء النشر.
النشر من دلو S3 الخاص
يوفر نشر Deepseek-R1 من دلو S3 الخاص الأمان والتحكم المعزز في عملية النشر. من خلال تحميل الأوزان النموذجية على دلو S3 ، يمكنك التأكد من تخزين النموذج داخل البنية التحتية لمؤسستك ، مما يقلل من الاعتماد على المستودعات الخارجية وتقليل مخاطر الأمن المحتملة. يتيح هذا النهج فرق الأمان الخاصة بك بإجراء عمليات مسح الضعف على النموذج قبل النشر ، مما يوفر طبقة إضافية من التأكيد.
علاوة على ذلك ، فإن الانتشار من S3 يقلل من زمن انتقال تحميل النماذج نظرًا لأن الأوزان يتم تخزينها بالقرب من نقاط نهاية Sagemaker الخاصة بك. يدعم هذا الإعداد التقييم التلقائي ، مما يتيح النموذج من التوسع أفقياً استنادًا إلى وحدة تخزين الطلب الواردة مع دمجها بسلاسة مع موازنة التحميل المرنة. ومع ذلك ، تتطلب هذه الطريقة الجهد اليدوي لتنزيل النموذج من مركز Hugging Face وتحميله على دلو S3 الخاص بك ، والذي يمكن أن يضيف التعقيد إلى عملية النشر.
باختصار ، يعد الانتشار من مركز الوجه المعانقة أكثر ملاءمة للنماذج الأولية السريعة والتطوير ، في حين أن الانتشار من دلو S3 الخاص هو الأفضل للبيئات التي تعطي الأولوية للأمن والتحكم وتحسين الأداء داخل البنية التحتية الخاصة بها [2] [4].
الاستشهادات:
[1]
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[3] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions/32
[4]
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distilled-models-securely-on-together-ai
[6] https://huggingface.co/blog/deepeek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1/discussions
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1icwgiu/hugging_face_release_ly_open_source_vers
[9)
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb