Implementar el modelo Deepseek-R1 de un cubo S3 privado versus el Hub Face de abrazos implica varias diferencias clave, principalmente en términos de seguridad, eficiencia de implementación y control sobre el entorno del modelo.
despliegue desde el abrazo de la cara abrazada
Implementar Deepseek-R1 directamente desde el abrazo de la cara abrazada ofrece una forma directa y eficiente de integrar el modelo en su entorno AWS. Este método aprovecha los contenedores TGI de abrazo de Face, que simplifican el proceso de implementación al proporcionar un entorno de tiempo de ejecución preconfigurado. El modelo se descarga directamente desde el centro de abrazos, asegurando que tenga acceso a las últimas actualizaciones y versiones del modelo. Este enfoque es ideal para una experimentación y desarrollo rápidos, ya que minimiza la necesidad de configuración y configuración manual.
Sin embargo, este método puede aumentar las preocupaciones de seguridad ya que el modelo se descarga de un repositorio público, lo que podría exponer su sistema a posibles vulnerabilidades si no se valida correctamente. Además, confiar en repositorios externos para las actualizaciones del modelo puede introducir dependencias en la conectividad a Internet durante la implementación.
Despliegue desde un cubo S3 privado
Implementar Deepseek-R1 de un cubo S3 privado ofrece una mayor seguridad y control sobre el proceso de implementación. Al cargar los pesos del modelo a un cubo S3, puede asegurarse de que el modelo se almacene dentro de la infraestructura de su organización, reduciendo la dependencia de repositorios externos y minimizando los riesgos de seguridad potenciales. Este enfoque permite a sus equipos de seguridad realizar escaneos de vulnerabilidad en el modelo antes de la implementación, proporcionando una capa adicional de seguridad.
Además, la implementación de S3 reduce la latencia de carga del modelo ya que los pesos se almacenan más cerca de sus puntos finales de Sagemaker. Esta configuración admite la escala automática, lo que permite que el modelo escala horizontalmente en función del volumen de solicitudes entrantes mientras se integra sin problemas con el equilibrio de carga elástica. Sin embargo, este método requiere un esfuerzo manual para descargar el modelo desde el centro de abrazo de abrazos y cargarlo a su cubo S3, lo que puede agregar complejidad al proceso de implementación.
En resumen, la implementación del centro de abrazos de abrazos es más adecuado para la prototipos y el desarrollo rápidos, mientras que la implementación de un cubo S3 privado es preferible para entornos que priorizan la seguridad, el control y la optimización del rendimiento dentro de su propia infraestructura [2] [4] [6].
Citas:
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-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-distilled-models-securely-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_fly_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb