A implantação do modelo Deepseek-R1 de um balde S3 privado versus o hub de face abraçando envolve várias diferenças importantes, principalmente em termos de segurança, eficiência de implantação e controle sobre o ambiente do modelo.
Implantação do hub de face Hugging
A implantação do DeepSeek-R1 diretamente do hub de face Hugging oferece uma maneira direta e eficiente de integrar o modelo ao seu ambiente da AWS. Esse método aproveita os contêineres TGI do Face Face, que simplificam o processo de implantação, fornecendo um ambiente de tempo de execução pré-configurado. O modelo é baixado diretamente do hub de face Hugging, garantindo que você tenha acesso às atualizações e versões mais recentes do modelo. Essa abordagem é ideal para experimentação rápida e desenvolvimento, pois minimiza a necessidade de configuração e configuração manuais.
No entanto, esse método pode levantar preocupações de segurança, pois o modelo é baixado de um repositório público, que pode expor seu sistema a possíveis vulnerabilidades se não forem validadas adequadamente. Além disso, confiar em repositórios externos para atualizações de modelos pode introduzir dependências da conectividade da Internet durante a implantação.
Implantação de um balde privado S3
A implantação do Deepseek-R1 de um balde S3 privado oferece segurança e controle aprimorados sobre o processo de implantação. Ao carregar os pesos do modelo para um balde S3, você pode garantir que o modelo seja armazenado na infraestrutura da sua organização, reduzindo a dependência de repositórios externos e minimizando possíveis riscos de segurança. Essa abordagem permite que suas equipes de segurança realizem varreduras de vulnerabilidade no modelo antes da implantação, fornecendo uma camada adicional de garantia.
Além disso, a implantação do S3 reduz a latência de carregamento do modelo, pois os pesos são armazenados mais próximos dos pontos de extremidade do Sagemaker. Essa configuração suporta a escala automática, permitindo que o modelo escala horizontalmente com base no volume de solicitação recebido enquanto se integrava perfeitamente ao balanceamento de carga elástica. No entanto, esse método requer um esforço manual para baixar o modelo do hub de face Hugging e enviá -lo ao seu balde S3, o que pode adicionar complexidade ao processo de implantação.
Em resumo, a implantação do hub de face Hugging é mais adequada para prototipagem e desenvolvimento rápidos, enquanto a implantação de um balde S3 privado é preferível para ambientes que priorizem a segurança, controle e otimização de desempenho em sua própria infraestrutura [2] [4] [6].
Citações:
[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-distilled-models-with--igging--tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distilled-models-ecurely-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-to-r1-e beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-cal-machine-5fcb