Implementarea modelului Deepseek-R1 de la o găleată S3 privată față de hub-ul de față îmbrățișat implică mai multe diferențe cheie, în principal în ceea ce privește securitatea, eficiența implementării și controlul asupra mediului modelului.
Desfășurarea de pe Hub -ul de față îmbrățișat
Implementarea Deepseek-R1 direct de pe Hugging Face Hub oferă o modalitate simplă și eficientă de a integra modelul în mediul dvs. AWS. Această metodă folosește îmbrățișarea containerelor TGI ale FACE, care simplifică procesul de implementare prin furnizarea unui mediu de rulare pre-configurat. Modelul este descărcat direct din hub -ul Hugging Face, asigurându -vă că aveți acces la cele mai recente actualizări și versiuni ale modelului. Această abordare este ideală pentru experimentarea și dezvoltarea rapidă, deoarece minimizează nevoia de configurare și configurare manuală.
Cu toate acestea, această metodă poate ridica probleme de securitate, deoarece modelul este descărcat dintr -un depozit public, care ar putea expune sistemul dvs. la vulnerabilități potențiale, dacă nu este validat în mod corespunzător. În plus, bazându -se pe depozite externe pentru actualizări ale modelului ar putea introduce dependențe de conectivitatea la internet în timpul implementării.
Desfășurare dintr -o găleată privată S3
Implementarea Deepseek-R1 de la o găleată S3 privată oferă o securitate și un control sporit asupra procesului de implementare. Prin încărcarea greutăților modelului într -o găleată S3, vă puteți asigura că modelul este stocat în infrastructura organizației dvs., reducând dependența de depozite externe și minimizând riscurile potențiale de securitate. Această abordare permite echipelor dvs. de securitate să efectueze scanări de vulnerabilitate pe model înainte de implementare, oferind un strat suplimentar de asigurare.
Mai mult decât atât, implementarea din S3 reduce latența de încărcare a modelului, deoarece greutățile sunt depozitate mai aproape de obiectivele tale de sagemaker. Această configurație acceptă scalarea automată, permițând modelului să se extindă pe orizontală pe baza volumului cererii primite, în timp ce se integrează perfect cu echilibrarea elastică a sarcinii. Cu toate acestea, această metodă necesită eforturi manuale pentru a descărca modelul din hub -ul Hugging Face și pentru a -l încărca pe găleata S3, care poate adăuga complexitate procesului de implementare.
În rezumat, implementarea de pe hub -ul de față îmbrățișat este mai potrivită pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă, în timp ce implementarea dintr -o găleată S3 privată este de preferat pentru mediile care prioritizează securitatea, controlul și optimizarea performanței în cadrul propriei infrastructuri [2] [4] [6].
Citări:
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
]
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-mpreensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distilled-models-securely-on-together-aai
[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_lyly_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-local-machine-5fcb