Η ανάπτυξη του μοντέλου DeepSeeek-R1 από έναν ιδιωτικό κάδο S3 έναντι του Hub Hub Hug, περιλαμβάνει αρκετές βασικές διαφορές, κυρίως όσον αφορά την ασφάλεια, την αποτελεσματικότητα της ανάπτυξης και τον έλεγχο του περιβάλλοντος του μοντέλου.
Ανάπτυξη από τον κόμβο του προσώπου αγκαλιά
Η ανάπτυξη του Deepseek-R1 απευθείας από το Hub Hub Hub προσφέρει έναν απλό και αποτελεσματικό τρόπο ενσωμάτωσης του μοντέλου στο περιβάλλον AWS. Αυτή η μέθοδος αξιοποιεί τα δοχεία TGI του TGI του Face, τα οποία απλοποιούν τη διαδικασία ανάπτυξης παρέχοντας ένα προ-διαμορφωμένο περιβάλλον χρόνου εκτέλεσης. Το μοντέλο μεταφορτώνεται απευθείας από το HUB HUB HUG, εξασφαλίζοντας ότι έχετε πρόσβαση στις τελευταίες ενημερώσεις και εκδόσεις του μοντέλου. Αυτή η προσέγγιση είναι ιδανική για γρήγορο πειραματισμό και ανάπτυξη, καθώς ελαχιστοποιεί την ανάγκη για χειροκίνητη ρύθμιση και διαμόρφωση.
Ωστόσο, αυτή η μέθοδος μπορεί να αυξήσει τις ανησυχίες σχετικά με την ασφάλεια, καθώς το μοντέλο μεταφορτώνεται από δημόσιο αποθετήριο, το οποίο θα μπορούσε να εκθέσει το σύστημά σας σε πιθανές ευπάθειες εάν δεν επικυρωθεί σωστά. Επιπλέον, η βασιζόμενη σε εξωτερικά αποθετήρια για ενημερώσεις μοντέλων ενδέχεται να εισαγάγει εξαρτήσεις στη συνδεσιμότητα του Διαδικτύου κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης.
Ανάπτυξη από έναν ιδιωτικό κάδο S3
Η ανάπτυξη του DeepSeeek-R1 από έναν ιδιωτικό κάδο S3 προσφέρει βελτιωμένη ασφάλεια και έλεγχο της διαδικασίας ανάπτυξης. Με τη μεταφόρτωση του μοντέλου βάρη σε έναν κάδο S3, μπορείτε να διασφαλίσετε ότι το μοντέλο αποθηκεύεται στην υποδομή του οργανισμού σας, μειώνοντας την εξάρτηση από τα εξωτερικά αποθετήρια και την ελαχιστοποίηση των πιθανών κινδύνων ασφαλείας. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στις ομάδες ασφαλείας σας να εκτελούν σαρώσεις ευπάθειας στο μοντέλο πριν από την ανάπτυξη, παρέχοντας ένα πρόσθετο επίπεδο διαβεβαίωσης.
Επιπλέον, η ανάπτυξη από το S3 μειώνει την καθυστέρηση φόρτωσης μοντέλου, καθώς τα βάρη αποθηκεύονται πιο κοντά στα τελικά σημεία Sagemaker. Αυτή η ρύθμιση υποστηρίζει την αυτόματη κλιμάκωση, επιτρέποντας στο μοντέλο να κλιμακωθεί οριζόντια με βάση τον όγκο εισερχόμενου αιτήματος ενώ ενσωματώνεται απρόσκοπτα με εξισορρόπηση ελαστικού φορτίου. Ωστόσο, αυτή η μέθοδος απαιτεί χειρωνακτική προσπάθεια για να κατεβάσετε το μοντέλο από το HUB HUC HUB και να το μεταφορτώσετε στον κάδο S3 σας, το οποίο μπορεί να προσθέσει πολυπλοκότητα στη διαδικασία ανάπτυξης.
Συνοπτικά, η ανάπτυξη από το HUB HUB HUC είναι πιο κατάλληλη για ταχεία πρωτότυπα και ανάπτυξη, ενώ η ανάπτυξη από έναν ιδιωτικό κάδο S3 είναι προτιμότερο για περιβάλλοντα που δίνουν προτεραιότητα στην ασφάλεια, τον έλεγχο και τη βελτιστοποίηση της απόδοσης μέσα στη δική τους υποδομή [2] [4] [6].
Αναφορές:
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-poptions/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-comperhender-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-και-distilled-models-securely-on-together-ai
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussionionsionions
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/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-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb