Å distribuere DeepSeek-R1-modellen fra en privat S3-bøtte kontra det klemte ansiktsnavet innebærer flere viktige forskjeller, først og fremst med tanke på sikkerhet, distribusjonseffektivitet og kontroll over modellens miljø.
distribusjon fra Hugging Face Hub
Å distribuere DeepSeek-R1 direkte fra det klemte ansiktsnavet gir en enkel og effektiv måte å integrere modellen i AWS-miljøet ditt. Denne metoden utnytter klemmer ansikts TGI-containere, som forenkler distribusjonsprosessen ved å gi et forhåndskonfigurert runtime-miljø. Modellen lastes ned direkte fra Hugging Face Hub, og sikrer at du har tilgang til de siste oppdateringene og versjonene av modellen. Denne tilnærmingen er ideell for rask eksperimentering og utvikling, da den minimerer behovet for manuell oppsett og konfigurasjon.
Imidlertid kan denne metoden øke sikkerhetsproblemene siden modellen lastes ned fra et offentlig depot, noe som kan utsette systemet ditt for potensielle sårbarheter hvis det ikke er riktig validert. I tillegg kan det å stole på eksterne depoter for modelloppdateringer introdusere avhengigheter av internettforbindelse under distribusjon.
distribusjon fra en privat S3 -bøtte
Å distribuere DeepSeek-R1 fra en privat S3-bøtte tilbyr forbedret sikkerhet og kontroll over distribusjonsprosessen. Ved å laste opp modellvektene til en S3 -bøtte, kan du sikre at modellen er lagret i organisasjonens infrastruktur, noe som reduserer avhengigheten av eksterne depoter og minimerer potensielle sikkerhetsrisikoer. Denne tilnærmingen lar sikkerhetsteamene dine utføre sårbarhetsskanninger på modellen før distribusjon, og gir et ekstra lag med forsikring.
Dessuten reduserer distribusjon fra S3 modellbelastnings latens siden vektene er lagret nærmere sagemakerens endepunkter. Dette oppsettet støtter automatisk skalering, slik at modellen kan skalere horisontalt basert på innkommende forespørselsvolum mens den integrerer sømløst med elastisk belastningsbalansering. Imidlertid krever denne metoden manuell innsats for å laste ned modellen fra Hugging Face Hub og laste den opp til S3 -bøtta, noe som kan gi kompleksiteten til distribusjonsprosessen.
Ad
Oppsummert er det mer egnet for hurtig prototyping og utvikling, mens distribusjon fra en privat S3 -bøtte er å distribuere, mens distribusjon fra en privat S3 -bøtte er å foretrekke for miljøer som prioriterer sikkerhet, kontroll og ytelsesoptimalisering innen sin egen infrastruktur [2] [4] [6].
Sitasjoner:
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-depseek-r1-model-technical-tetails-arkitecture-and-deployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-lærning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-azon-bedrock-a-crecensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-depseek-r1-and-distilled-models-securely-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-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-depseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb