Die Bereitstellung des Deepseek-R1-Modells aus einem privaten S3-Bucket im Vergleich zum Umarmungs-Face-Hub beinhaltet mehrere wichtige Unterschiede, vor allem in Bezug auf Sicherheit, Bereitstellungseffizienz und Kontrolle über die Umgebung des Modells.
Bereitstellung aus dem Umarmungs -Face -Hub
Das Bereitstellen von Deepseek-R1 direkt aus dem Umarmungs-Face-Hub bietet eine einfache und effiziente Möglichkeit, das Modell in Ihre AWS-Umgebung zu integrieren. Diese Methode nutzt die TGI-Container von Face, die den Bereitstellungsprozess durch Bereitstellung einer vorkonfigurierten Laufzeitumgebung vereinfachen. Das Modell wird direkt aus dem Umarmungs -Face -Hub heruntergeladen, um sicherzustellen, dass Sie Zugriff auf die neuesten Updates und Versionen des Modells haben. Dieser Ansatz ist ideal für schnelle Experimente und Entwicklung, da er den Bedarf an manuellem Setup und Konfiguration minimiert.
Diese Methode kann jedoch Sicherheitsbedenken aussprechen, da das Modell aus einem öffentlichen Repository heruntergeladen wird, wodurch Ihr System potenziellen Schwachstellen ausgesetzt wird, wenn sie nicht ordnungsgemäß validiert werden. Darüber hinaus kann es möglicherweise Abhängigkeiten von der Internetverbindung während der Bereitstellung einführen, wenn es darum geht, sich auf externe Repositories für Modellaktualisierungen zu stützen.
Bereitstellung von einem privaten S3 -Eimer
Das Bereitstellen von Deepseek-R1 aus einem privaten S3-Bucket bietet eine verbesserte Sicherheit und Kontrolle über den Bereitstellungsprozess. Durch das Hochladen der Modellgewichte in einen S3 -Bucket können Sie sicherstellen, dass das Modell in der Infrastruktur Ihres Unternehmens gespeichert ist, wodurch das Abhängigkeit von externen Repositorys verringert wird und potenzielle Sicherheitsrisiken minimiert wird. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihren Sicherheitsteams, vor dem Einsatz Schwachbarkeits -Scans für das Modell durchzuführen und eine zusätzliche Gewissheit zu bieten.
Darüber hinaus reduziert die Bereitstellung von S3 die Modellladenlatenz, da die Gewichte näher an Ihre Sagemaker -Endpunkte gespeichert sind. Dieses Setup unterstützt die automatische Skalierung und ermöglicht es, dass das Modell horizontal auf dem ankommenden Anforderungsvolumen skalieren, während sie nahtlos in den elastischen Lastausgleich integriert werden. Diese Methode erfordert jedoch manuelle Anstrengungen, um das Modell aus dem Umarmungs -Face -Hub herunterzuladen und in Ihren S3 -Bucket hochzuladen, was dem Bereitstellungsprozess Komplexität verleihen kann.
Zusammenfassend ist das Einsatz aus dem Hub -Face -Hub besser für schnelle Prototypen und Entwicklung geeignet, während die Bereitstellung von einem privaten S3 -Bucket für Umgebungen vorzuziehen ist, die die Sicherheit, Kontrolle und Leistungsoptimierung in ihrer eigenen Infrastruktur priorisieren [2] [4] [6].
Zitate:
[1] https://www.popai.pro/resources/undarching-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-andeployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-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-compresiv-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-yepseek-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/deeplearning/commentments/1icwgiu/hugging_face_releases_fully_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-t-tepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-leepseek-r1-model-on-your-local-cachine-5fcb