Att distribuera Deepseek-R1-modellen från en privat S3-hink kontra det kramande ansiktsnavet innebär flera viktiga skillnader, främst när det gäller säkerhet, distributionseffektivitet och kontroll över modellens miljö.
Distribution från det kramande ansiktsnavet
Att distribuera Deepseek-R1 direkt från det kramande ansiktsnavet erbjuder ett enkelt och effektivt sätt att integrera modellen i din AWS-miljö. Denna metod utnyttjar kramning av Face TGI-containrar, som förenklar distributionsprocessen genom att tillhandahålla en förkonfigurerad runtime-miljö. Modellen laddas ner direkt från det kramande ansiktsnavet och säkerställer att du har tillgång till de senaste uppdateringarna och versionerna av modellen. Detta tillvägagångssätt är idealiskt för snabb experiment och utveckling, eftersom det minimerar behovet av manuell installation och konfiguration.
Denna metod kan emellertid väcka säkerhetsproblem eftersom modellen laddas ner från ett offentligt förvar, som kan utsätta ditt system för potentiella sårbarheter om det inte är korrekt validerat. Dessutom kan det att förlita sig på externa förvar för modelluppdateringar införa beroenden av internetanslutning under distributionen.
Distribution från en privat S3 -hink
Att distribuera Deepseek-R1 från en privat S3-hink erbjuder förbättrad säkerhet och kontroll över distributionsprocessen. Genom att ladda upp modellvikterna till en S3 -hink kan du se till att modellen lagras i din organisations infrastruktur, vilket minskar beroende av externa förvar och minimerar potentiella säkerhetsrisker. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för dina säkerhetsgrupper att utföra sårbarhetssökningar på modellen före utplacering, vilket ger ett ytterligare lager av försäkring.
Dessutom reducerar distributionen från S3 modellbelastningslatens eftersom vikterna lagras närmare dina Sagemaker -slutpunkter. Denna installation stöder autoskalning, vilket gör att modellen kan skala horisontellt baserat på inkommande förfrågningsvolym samtidigt som det integreras sömlöst med elastisk belastningsbalansering. Denna metod kräver emellertid manuell ansträngning för att ladda ner modellen från det kramande ansiktsnavet och ladda upp den till din S3 -hink, vilket kan lägga till komplexitet i distributionsprocessen.
Sammanfattningsvis är utplacering från det kramande ansiktsnavet mer lämpligt för snabb prototypning och utveckling, medan utplacering från en privat S3 -hink är att föredra för miljöer som prioriterar säkerhet, kontroll och prestationsoptimering inom sin egen infrastruktur [2] [4] [6].
Citeringar:
]
]
[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/deploy2
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions
]
[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