Wdrażanie modelu DeepSeek-R1 z prywatnego wiadra S3 w porównaniu z koncentratorem twarzy przytulania wiąże się z kilkoma kluczowymi różnicami, przede wszystkim pod względem bezpieczeństwa, wydajności wdrażania i kontroli nad środowiskiem modelu.
Wdrożenie z Hugging Face Hub
Wdrożenie DeepSeek-R1 bezpośrednio z Hugging Face Hub oferuje prosty i wydajny sposób na zintegrowanie modelu z środowiskiem AWS. Ta metoda wykorzystuje pojemniki TGI Hulging Face, które upraszczają proces wdrażania, zapewniając wstępnie skonfigurowane środowisko wykonawcze. Model jest pobierany bezpośrednio z Hugging Face Hub, zapewniając dostęp do najnowszych aktualizacji i wersji modelu. Takie podejście jest idealne do szybkiego eksperymentowania i rozwoju, ponieważ minimalizuje potrzebę ręcznej konfiguracji i konfiguracji.
Jednak ta metoda może zwiększyć obawy dotyczące bezpieczeństwa, ponieważ model jest pobierany z publicznego repozytorium, które może narazić system na potencjalne podatności, jeśli nie jest odpowiednio zatwierdzone. Ponadto poleganie na zewnętrznych repozytoriach aktualizacji modeli może wprowadzić zależności od łączności internetowej podczas wdrażania.
Wdrożenie z prywatnego wiadra S3
Wdrożenie DeepSeek-R1 z prywatnego wiadra S3 oferuje zwiększone bezpieczeństwo i kontrolę nad procesem wdrażania. Przesyłając wagi modelu do wiadra S3, możesz upewnić się, że model jest przechowywany w infrastrukturze organizacji, zmniejszając poleganie na zewnętrznych repozytoriach i minimalizując potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa. Takie podejście pozwala zespołom bezpieczeństwa wykonywać skanowanie podatności na modelu przed wdrożeniem, zapewniając dodatkową warstwę pewności.
Ponadto wdrożenie z S3 zmniejsza opóźnienie ładowania modelu, ponieważ wagi są przechowywane bliżej punktów końcowych Sagemaker. Ta konfiguracja obsługuje automatyczne skalowanie, umożliwiając model skalowania poziomo w oparciu o przychodzącą objętość żądania, jednocześnie bezproblemową z równoważeniem obciążenia elastycznego. Jednak ta metoda wymaga ręcznego wysiłku, aby pobrać model z Hugging Face Hub i przesłanie go do wiadra S3, co może zwiększyć złożoność procesu wdrażania.
Podsumowując, wdrażanie z centrum przytulania twarzy jest bardziej odpowiednie do szybkiego prototypowania i rozwoju, podczas gdy wdrażanie z prywatnego wiadra S3 jest lepsze w przypadku środowisk priorytetowych nad bezpieczeństwem, kontrolą i optymalizacją wydajności w ramach własnej infrastruktury [2] [4] [6].
Cytaty:
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-simodels-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-comprehensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distille-modelssecurely-on-together-ai
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussion
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1icwgiu/hugging_face_releases_ally_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