La distribuzione del modello DeepSeek-R1 da un secchio S3 privato rispetto all'hub di abbracci comporta diverse differenze chiave, principalmente in termini di sicurezza, efficienza di distribuzione e controllo sull'ambiente del modello.
distribuzione dall'hub di abbracci
La distribuzione di DeepSeek-R1 direttamente dall'hub di abbracci offre un modo semplice ed efficiente per integrare il modello nell'ambiente AWS. Questo metodo sfrutta i contenitori TGI di abbracciare Face, che semplificano il processo di distribuzione fornendo un ambiente di runtime preconfigurato. Il modello viene scaricato direttamente dall'hub di abbracci, assicurandoti di avere accesso agli ultimi aggiornamenti e versioni del modello. Questo approccio è ideale per una rapida sperimentazione e sviluppo, in quanto riduce al minimo la necessità di configurazione e configurazione manuali.
Tuttavia, questo metodo può sollevare problemi di sicurezza poiché il modello viene scaricato da un repository pubblico, che potrebbe esporre il tuo sistema a potenziali vulnerabilità se non correttamente validate. Inoltre, fare affidamento su repository esterni per gli aggiornamenti del modello potrebbe introdurre dipendenze dalla connettività Internet durante la distribuzione.
Distribuzioneda un secchio S3 privato
La distribuzione di DeepSeek-R1 da un bucket S3 privato offre una maggiore sicurezza e controllo sul processo di distribuzione. Caricando i pesi del modello su un secchio S3, è possibile garantire che il modello sia archiviato all'interno dell'infrastruttura della tua organizzazione, riducendo la dipendenza da repository esterni e minimizzando potenziali rischi per la sicurezza. Questo approccio consente ai team di sicurezza di eseguire scansioni di vulnerabilità sul modello prima della distribuzione, fornendo un ulteriore livello di garanzia.
Inoltre, la distribuzione da S3 riduce la latenza di caricamento del modello poiché i pesi vengono archiviati più vicini agli endpoint Sagemaker. Questa configurazione supporta la scala automatica, consentendo al modello di ridimensionare in orizzontale in base al volume delle richieste in arrivo integrando perfettamente con il bilanciamento del carico elastico. Tuttavia, questo metodo richiede uno sforzo manuale per scaricare il modello dall'hub di faccia in abbracci e caricarlo sul secchio S3, che può aggiungere complessità al processo di distribuzione.
In sintesi, l'implementazione dall'hub di faccia in abbracci è più adatto a prototipazione e sviluppo rapidi, mentre la distribuzione da un bucket S3 privato è preferibile per gli ambienti che danno la priorità alla sicurezza, al controllo e all'ottimizzazione delle prestazioni all'interno della propria infrastruttura [2] [4] [6].
Citazioni:
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[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprehnese-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r-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/comments/1icwgiu/hugging_face_releases_ully_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-cal-machine-5fcb