DeepSeek-R1-mallin käyttöönotto yksityisestä S3-kauhasta verrattuna halavaan kasvokeskukseen liittyy useita keskeisiä eroja, pääasiassa turvallisuuden, käyttöönottojen tehokkuuden ja mallin ympäristön hallinnan suhteen.
Käyttöönotto halattavasta kasvokeskuksesta
DeepSeek-R1: n käyttöönotto suoraan halattavasta kasvokeskuksesta tarjoaa suoraviivaisen ja tehokkaan tavan integroida malli AWS-ympäristöön. Tämä menetelmä hyödyntää halaamista Face's TGI -astiat, jotka yksinkertaistavat käyttöönottoprosessia tarjoamalla ennalta määritetyn ajonaikaisen ympäristön. Malli ladataan suoraan halgging -kasvokeskuksesta varmistaen, että sinulla on pääsy mallin uusimpiin päivityksiin ja versioihin. Tämä lähestymistapa on ihanteellinen nopeaan kokeiluun ja kehitykseen, koska se minimoi manuaalisen asennuksen ja kokoonpanon tarpeen.
Tämä menetelmä voi kuitenkin herättää turvallisuusongelmia, koska malli on ladattu julkisesta arkistosta, joka voi altistaa järjestelmäsi mahdollisille haavoittuvuuksille, jos sitä ei ole vahvistettu asianmukaisesti. Lisäksi mallipäivitysten ulkoisiin arkistoihin luottaminen voi tuoda käyttöön riippuvuuksia Internet -yhteydestä käyttöönoton aikana.
käyttöönotto yksityisestä S3 -ämpäri
Deepseek-R1: n käyttöönotto yksityisestä S3-ämpäri tarjoaa parannettua turvallisuutta ja hallintaa käyttöönottoprosessissa. Lähettämällä mallipainot S3 -ämpäriin, voit varmistaa, että malli on tallennettu organisaation infrastruktuuriin, vähentäen ulkoisten arkistojen riippuvuutta ja minimoimalla mahdolliset turvallisuusriskit. Tämä lähestymistapa antaa turvallisuusryhmillesi suorittaa mallin haavoittuvuusskannauksia ennen käyttöönottoa tarjoamalla lisäkerroksen varmuuteen.
Lisäksi S3: n käyttöönotto vähentää mallin lastausviivettä, koska painot tallennetaan lähemmäksi SAGEMAKER -päätepisteitä. Tämä asennus tukee automaattista skaalaamista, jolloin malli pystyy skaalata vaakasuoraan saapuvan pyynnön määrän perusteella integroituen saumattomasti joustavaan kuorman tasapainottamiseen. Tämä menetelmä vaatii kuitenkin manuaalista ponnistelua mallin lataamiseksi halaus kasvokeskuksesta ja ladata se S3 -ämpäri, joka voi lisätä monimutkaisuutta käyttöönottoprosessiin.
Yhteenvetona voidaan todeta, että halaus kasvokeskuksen käyttöönotto sopii paremmin nopeaan prototyyppiin ja kehitykseen, kun taas yksityisestä S3 -ämpäri on parempi ympäristöissä, jotka priorisoivat turvallisuutta, hallintaa ja suorituskyvyn optimointia omassa infrastruktuurissaan [2] [4] [6].
Viittaukset:
.
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepsek-r1-distied-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
.
.
.
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
.
.
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepsek-modells
.