Развертывание модели DeepSeek-R1 из частного ведра S3 по сравнению с центральным концентратором лица включает в себя несколько ключевых различий, в первую очередь с точки зрения безопасности, эффективности развертывания и контроля над средой модели.
развертывание из центра объятия лиц
Развертывание DeepSeek-R1 непосредственно из Hub Hub Perice предлагает простой и эффективный способ интеграции модели в вашу среду AWS. Этот метод использует контейнеры TGI Hugging Face, которые упрощают процесс развертывания, предоставляя предварительно сконфессиональную среду выполнения. Модель загружается непосредственно из центра объятия лица, гарантируя, что у вас есть доступ к последним обновлениям и версиям модели. Этот подход идеально подходит для быстрых экспериментов и разработки, поскольку он минимизирует необходимость ручной настройки и конфигурации.
Тем не менее, этот метод может поднять проблемы безопасности, поскольку модель загружается из общественного репозитория, который может подвергнуть вашу систему потенциальным уязвимостям, если он не будет должным образом подтвержден. Кроме того, полагаться на внешние репозитории для обновлений моделей может вводить зависимости от подключения к Интернету во время развертывания.
Развертывание из частного ведра S3
Развертывание DeepSeek-R1 из частного ведра S3 обеспечивает повышенную безопасность и контроль над процессом развертывания. Загрузив веса модели в ведро S3, вы можете убедиться, что модель хранится в инфраструктуре вашей организации, снижая зависимость от внешних репозитории и минимизирует потенциальные риски безопасности. Этот подход позволяет вашим группам безопасности выполнять сканирование уязвимости на модели перед развертыванием, обеспечивая дополнительный уровень гарантии.
Кроме того, развертывание с S3 уменьшает задержку загрузки модели, поскольку веса хранятся ближе к конечным точкам SageMaker. Эта настройка поддерживает автоматическое масштабирование, позволяя модели масштабировать горизонтально на основе входящего объема запроса при плавной интеграции с упругой балансировкой нагрузки. Тем не менее, этот метод требует ручного усилия для загрузки модели из узла обнимающего лица и загрузки ее в ведро S3, что может добавить сложность в процесс развертывания.
Таким образом, развертывание из Hub Hub Hub более подходит для быстрого прототипирования и разработки, в то время как развертывание из частного ведра S3 предпочтительнее средств, приоритетных, приоритетных безопасности, контроля и оптимизации производительности в их собственной инфраструктуре [2] [4] [6].
Цитаты:
[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-ghing-face-ngi-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutoriorsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprehany-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distilled-models-securely-ontogether-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_fyly_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