Nasazení modelu DeepSeek-R1 ze soukromého kbelíku S3 versus objímání obličejového rozbočovače zahrnuje několik klíčových rozdílů, především z hlediska zabezpečení, efektivity nasazení a kontrolu nad prostředím modelu.
Nasazení z objímání obličejového rozbočovače
Nasazení DeepSeek-R1 přímo z objímání obličejového rozbočovače nabízí přímý a efektivní způsob integrace modelu do vašeho prostředí AWS. Tato metoda využívá objímání kontejnerů TGI Face, které zjednodušují proces nasazení poskytnutím předem nakonfigurovaného prostředí runtime. Model je stažen přímo z Hub Hubging Face Hub, což zajišťuje, že máte přístup k nejnovějším aktualizacím a verzi modelu. Tento přístup je ideální pro rychlé experimentování a vývoj, protože minimalizuje potřebu manuálního nastavení a konfigurace.
Tato metoda však může vyvolat bezpečnostní obavy, protože model je stažen z veřejného úložiště, které by mohlo váš systém vystavit potenciálním zranitelnosti, pokud nebude řádně ověřen. Spoléhání se na externí úložiště pro aktualizace modelů může navíc přivést během nasazení závislosti na připojení k internetu.
Nasazení ze soukromého kbelíku S3
Nasazení DeepSeek-R1 ze soukromého kbelíku S3 nabízí zvýšenou zabezpečení a kontrolu nad procesem nasazení. Nahráním hmotností modelu do kbelíku S3 můžete zajistit, aby byl model uložen v infrastruktuře vaší organizace a snížil spoléhání se na externí úložiště a minimalizoval potenciální bezpečnostní rizika. Tento přístup umožňuje vašim bezpečnostním týmům provádět skenování zranitelnosti na modelu před nasazením, což poskytuje další vrstvu jistoty.
Kromě toho nasazení z S3 snižuje latenci načítání modelu, protože hmotnosti jsou uloženy blíže k koncovým bodům SAGEMAKER. Toto nastavení podporuje automatické měřítko, což umožňuje modelu horizontálně na základě objemu přicházejícího požadavku a zároveň hladce integruje s elastickým vyrovnáváním zatížení. Tato metoda však vyžaduje manuální úsilí ke stažení modelu z rozbočovače objímání a nahrát jej do kbelíku S3, což může přidat složitost procesu nasazení.
Stručně řečeno, nasazení z objímání obličejového rozbočovače je vhodnější pro rychlé prototypování a vývoj, zatímco nasazení ze soukromého kbelíku S3 je výhodnější pro prostředí, která upřednostňuje zabezpečení, kontrolu a optimalizaci výkonu v rámci své vlastní infrastruktury [2] [4] [6].
Citace:
[1] https://www.popai.pro/resources/Understanding-deeepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment/options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-hedrock-a-comprehyension-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deeepseek-r1-and-distilled-sekurely-on-together-i
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1icwgiu/hugging_face_releases_lyly_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-V3-to-r1 and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek--model-on-your-local-machine-5fcb
