Le déploiement du modèle Deepseek-R1 à partir d'un seau S3 privé par rapport au HUB Face Hub implique plusieurs différences clés, principalement en termes de sécurité, d'efficacité de déploiement et de contrôle sur l'environnement du modèle.
Déploiement de The Hugging Face Hub
Le déploiement de Deepseek-R1 directement à partir du Hub Face Hub offre un moyen simple et efficace d'intégrer le modèle dans votre environnement AWS. Cette méthode exploite les conteneurs TGI de Hugging Face, qui simplifient le processus de déploiement en fournissant un environnement d'exécution préconfiguré. Le modèle est téléchargé directement à partir du Hugging Face Hub, garantissant que vous avez accès aux dernières mises à jour et versions du modèle. Cette approche est idéale pour l'expérimentation et le développement rapides, car il minimise le besoin d'une configuration et d'une configuration manuelles.
Cependant, cette méthode peut soulever des problèmes de sécurité car le modèle est téléchargé à partir d'un référentiel public, qui pourrait exposer votre système à des vulnérabilités potentielles si elle n'est pas correctement validée. De plus, le fait de s'appuyer sur des référentiels externes pour les mises à jour du modèle peut introduire des dépendances sur la connectivité Internet pendant le déploiement.
Déploiement d'un seau S3 privé
Le déploiement de Deepseek-R1 à partir d'un seau S3 privé offre une sécurité et un contrôle améliorés sur le processus de déploiement. En téléchargeant les poids du modèle sur un seau S3, vous pouvez vous assurer que le modèle est stocké dans l'infrastructure de votre organisation, réduisant la dépendance à l'égard des référentiels externes et minimisant les risques potentiels de sécurité. Cette approche permet à vos équipes de sécurité d'effectuer des analyses de vulnérabilité sur le modèle avant le déploiement, fournissant une couche d'assurance supplémentaire.
De plus, le déploiement de S3 réduit la latence de chargement du modèle car les poids sont stockés plus près des points de terminaison de votre sagemaker. Cette configuration prend en charge la mise à l'échelle automatique, permettant au modèle d'échelle horizontalement en fonction du volume de la demande entrante tout en s'intégrant de manière transparente à l'équilibrage de la charge élastique. Cependant, cette méthode nécessite un effort manuel pour télécharger le modèle à partir du hub de face étreint et le télécharger sur votre seau S3, ce qui peut ajouter de la complexité au processus de déploiement.
En résumé, le déploiement de The Hugging Face Hub est plus approprié pour le prototypage et le développement rapides, tandis que le déploiement d'un seau S3 privé est préférable pour les environnements hiérarchisés par la sécurité, le contrôle et l'optimisation des performances au sein de leur propre infrastructure [2] [4] [6].
Citations:
[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-distilla-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-comprehensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and--distillé-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/deeplearning/comments/1icwgiu/hugging_face_releases_ly_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-eepseek-models-from-v3-t--r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb