개인 S3 버킷과 Hugging Face Hub에서 DeepSeek-R1 모델을 배포하려면 주로 보안, 배포 효율 및 모델 환경에 대한 제어 측면에서 몇 가지 주요 차이점이 포함됩니다.
Hugging Face Hub의 배포
Hugging Face Hub에서 DeepSeek-R1을 직접 배포하면 모델을 AWS 환경에 통합하는 간단하고 효율적인 방법을 제공합니다. 이 방법은 포옹 페이스의 TGI 컨테이너를 활용하여 사전 구성된 런타임 환경을 제공하여 배포 프로세스를 단순화합니다. 이 모델은 Hugging Face Hub에서 직접 다운로드하여 최신 업데이트 및 모델 버전에 액세스 할 수 있도록합니다. 이 접근법은 수동 설정 및 구성의 필요성을 최소화하기 때문에 빠른 실험 및 개발에 이상적입니다.
그러나이 방법은 모델이 공개 저장소에서 다운로드되므로 보안 문제를 제기 할 수 있으며, 이는 제대로 검증되지 않으면 시스템을 잠재적 인 취약점에 노출시킬 수 있습니다. 또한 모델 업데이트를 위해 외부 리포지토리에 의존하면 배포 중 인터넷 연결에 대한 종속성이 도입 될 수 있습니다.
개인 S3 버킷에서 배포
개인 S3 버킷에서 DeepSeek-R1을 배포하면 배포 프로세스에 대한 보안 및 제어가 향상됩니다. 모델 가중치를 S3 버킷에 업로드하면 모델이 조직의 인프라 내에 저장되어 외부 리포지토리에 대한 의존도를 줄이고 잠재적 보안 위험을 최소화 할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 보안 팀이 배치 전에 모델에서 취약점 스캔을 수행하여 추가 보증 계층을 제공 할 수 있습니다.
또한 S3에서 배포하면 가중치가 Sagemaker 엔드 포인트에 더 가깝게 저장되므로 모델 로딩 대기 시간이 줄어 듭니다. 이 설정은 자동 스케일링을 지원하므로 수신 요청 볼에 따라 수평으로 확장 할 수 있으며 탄성로드 밸런싱과 완벽하게 통합 할 수 있습니다. 그러나이 방법을 사용하려면 Hugging Face Hub에서 모델을 다운로드하고 S3 버킷에 업로드하려면 수동 노력이 필요하므로 배포 프로세스에 복잡성이 추가 될 수 있습니다.
요약하면, Hugging Face Hub에서 배포하는 것은 빠른 프로토 타이핑 및 개발에 더 적합한 반면, 개인 S3 버킷에서 배포하는 것이 자체 인프라 내에서 보안, 제어 및 성능 최적화를 우선시하는 데 선호됩니다 [2] [4] [6].
인용 :
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-anddeployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-cormensive-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_ly_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb