プライベートS3バケットとハグのフェイスハブからDeepSeek-R1モデルを展開するには、主にセキュリティ、展開効率、モデルの環境の制御の観点から、いくつかの重要な違いが含まれます。
hugging hugging face hubからの展開
Hugging Face HubからDeepSeek-R1を直接展開すると、モデルをAWS環境に統合するための簡単で効率的な方法があります。この方法は、FaceのTGIコンテナを抱きしめることで、事前に構成されたランタイム環境を提供することにより展開プロセスを簡素化します。このモデルは、ハグのフェイスハブから直接ダウンロードされ、モデルの最新のアップデートとバージョンにアクセスできるようにします。このアプローチは、手動のセットアップと構成の必要性を最小限に抑えるため、迅速な実験と開発に最適です。
ただし、モデルが公開リポジトリからダウンロードされているため、この方法はセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性があり、適切に検証されていないとシステムが潜在的な脆弱性にさらされる可能性があります。さらに、モデルの更新用に外部リポジトリに依存すると、展開中のインターネット接続に依存関係が導入される場合があります。
###プライベートS3バケットからの展開
プライベートS3バケットからDeepSeek-R1を展開すると、展開プロセスのセキュリティと制御が強化されています。モデルの重みをS3バケットにアップロードすることにより、モデルが組織のインフラストラクチャ内に保存され、外部リポジトリへの依存を減らし、潜在的なセキュリティリスクを最小限に抑えることができます。このアプローチにより、セキュリティチームは展開前にモデルで脆弱性スキャンを実行し、追加の保証層を提供できます。
さらに、S3から展開すると、ウェイトがセーゲメーカーのエンドポイントの近くに保存されるため、モデルの負荷遅延が減少します。このセットアップは自動スケーリングをサポートし、モデルを弾力性の負荷分散とシームレスに統合しながら、着信要求ボリュームに基づいて水平方向にスケーリングできるようにします。ただし、この方法では、ハグのフェイスハブからモデルをダウンロードしてS3バケツにアップロードするための手動の努力が必要であり、展開プロセスに複雑さを加えることができます。
要約すると、抱きしめるフェイスハブからの展開は迅速なプロトタイピングと開発により適していますが、プライベートS3バケツからの展開は、独自のインフラストラクチャ内でセキュリティ、制御、パフォーマンスの最適化を優先する環境に適しています[2] [4] [6]。
引用：
[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-distill-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-comprehinsive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-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/comments/1icwgiu/hugging_face_releases_fuly_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-machine-5fcb