Implementering af DeepSeek-R1-modellen fra en privat S3-spand kontra Huging Face Hub involverer flere nøgleforskelle, primært med hensyn til sikkerhed, implementeringseffektivitet og kontrol over modellens miljø.
Implementering fra Hugging Face Hub
Implementering af DeepSeek-R1 direkte fra Hugging Face Hub tilbyder en ligetil og effektiv måde at integrere modellen i dit AWS-miljø. Denne metode udnytter omfavnende Face's TGI-containere, der forenkler implementeringsprocessen ved at tilvejebringe et forudkonfigureret runtime-miljø. Modellen downloades direkte fra Hugging Face Hub, hvilket sikrer, at du har adgang til de seneste opdateringer og versioner af modellen. Denne tilgang er ideel til hurtig eksperimentering og udvikling, da den minimerer behovet for manuel opsætning og konfiguration.
Imidlertid kan denne metode rejse sikkerhedsmæssige bekymringer, da modellen er downloadet fra et offentligt depot, der kan udsætte dit system for potentielle sårbarheder, hvis det ikke er korrekt valideret. Derudover kan det at stole på eksterne depoter til modelopdateringer indføre afhængigheder af internetforbindelse under implementeringen.
Implementering fra en privat S3 -spand
Implementering af DeepSeek-R1 fra en privat S3-spand tilbyder forbedret sikkerhed og kontrol over implementeringsprocessen. Ved at uploade modelvægtene til en S3 -spand, kan du sikre dig, at modellen gemmes i din organisations infrastruktur, hvilket reducerer afhængigheden af eksterne lagre og minimerer potentielle sikkerhedsrisici. Denne tilgang giver dine sikkerhedsteam mulighed for at udføre sårbarhedsscanninger på modellen inden implementering, hvilket giver et ekstra lag af forsikring.
Desuden reducerer implementering fra S3 modelbelastning af modelbelastning, da vægterne opbevares tættere på dine sagemaker -endepunkter. Denne opsætning understøtter automatisk skalering, hvilket gør det muligt for modellen at skalere vandret baseret på indgående anmodningsvolumen, mens den integreres problemfrit med elastisk belastningsbalancering. Imidlertid kræver denne metode manuel indsats for at downloade modellen fra Hugging Face Hub og uploade den til din S3 -spand, som kan tilføje kompleksitet til implementeringsprocessen.
Sammenfattende er det at implementere fra Hugging Face Hub mere velegnet til hurtig prototype og udvikling, mens implementering fra en privat S3 -spand foretrækkes for miljøer, der prioriterer sikkerhed, kontrol og præstationsoptimering inden for deres egen infrastruktur [2] [4] [6].
Citater:
)
)
[3] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1/discussioner/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-komperehensive-demo/
)
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-ws
[7] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1/discussioner
)
)
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb