Het implementeren van het Deepseek-R1-model van een privé-S3-bucket versus de knuffelende hub omvat verschillende belangrijke verschillen, voornamelijk in termen van beveiliging, implementatie-efficiëntie en controle over de omgeving van het model.
Implementatie van de knuffelende hub
De inzet van Deepseek-R1 rechtstreeks vanuit de knuffelende hub biedt een eenvoudige en efficiënte manier om het model in uw AWS-omgeving te integreren. Deze methode maakt gebruik van de TGI-containers van Hugging Face, die het implementatieproces vereenvoudigen door een vooraf geconfigureerde runtime-omgeving te bieden. Het model wordt rechtstreeks gedownload van de Hugging Face Hub, zodat u toegang hebt tot de nieuwste updates en versies van het model. Deze aanpak is ideaal voor snelle experimenten en ontwikkeling, omdat het de behoefte aan handmatige installatie en configuratie minimaliseert.
Deze methode kan echter de bezorgdheid over de beveiliging veroorzaken, omdat het model wordt gedownload van een openbare repository, die uw systeem kan blootstellen aan potentiële kwetsbaarheden als het niet correct is gevalideerd. Bovendien kan het vertrouwen op externe repositories voor modelupdates afhankelijkheden van internetconnectiviteit introduceren tijdens de implementatie.
Implementatie van een privé -S3 -emmer
Het implementeren van Deepseek-R1 vanuit een privé-S3-bucket biedt verbeterde beveiliging en controle over het implementatieproces. Door de modelgewichten naar een S3 -emmer te uploaden, kunt u ervoor zorgen dat het model wordt opgeslagen in de infrastructuur van uw organisatie, het verminderen van de afhankelijkheid van externe repositories en het minimaliseren van potentiële beveiligingsrisico's. Met deze aanpak kunnen uw beveiligingsteams vóór de implementatie kwetsbaarheidsscans uitvoeren, waardoor een extra laag van verzekering wordt geboden.
Bovendien vermindert de implementatie van S3 het latentie van het modelbelasting, omdat de gewichten dichter bij de eindpunten van uw Sagemaker worden opgeslagen. Deze opstelling ondersteunt automatisch schalen, waardoor het model horizontaal kan worden geschaald op basis van inkomend verzoekvolume, terwijl ze naadloos worden geïntegreerd met elastische load-balancing. Deze methode vereist echter handmatige inspanningen om het model te downloaden van de knuffelhub en te uploaden naar uw S3 -bucket, die complexiteit kan toevoegen aan het implementatieproces.
Samenvattend is de implementatie van de knuffelende hub geschikter voor snelle prototyping en ontwikkeling, terwijl de implementatie vanuit een privé -S3 -bucket de voorkeur heeft voor omgevingen die prioriteit geven aan beveiliging, controle en prestatie -optimalisatie binnen hun eigen infrastructuur [2] [4] [6].
Citaten:
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-crepheension-Demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distilled-models-securely-on-together-ai
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions
[8] https://www.reddit.com/r/deeplePrearning/Comments/1icwgiu/hugging_face_releases_fully_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-en-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb