Menyebarkan model Deepseek-R1 dari bucket S3 pribadi versus hub wajah yang memeluk melibatkan beberapa perbedaan utama, terutama dalam hal keamanan, efisiensi penyebaran, dan kontrol atas lingkungan model.
Penempatan dari pusat pemeluk
Menyebarkan Deepseek-R1 langsung dari HUBGING FACE HUB menawarkan cara langsung dan efisien untuk mengintegrasikan model ke dalam lingkungan AWS Anda. Metode ini memanfaatkan wadah TGI yang memeluk Face, yang menyederhanakan proses penyebaran dengan menyediakan lingkungan runtime yang telah dikonfigurasi sebelumnya. Model ini diunduh langsung dari Hugging Face Hub, memastikan bahwa Anda memiliki akses ke pembaruan terbaru dan versi model. Pendekatan ini sangat ideal untuk eksperimen dan pengembangan yang cepat, karena meminimalkan kebutuhan untuk pengaturan dan konfigurasi manual.
Namun, metode ini dapat menimbulkan masalah keamanan karena model diunduh dari repositori publik, yang dapat mengekspos sistem Anda ke kerentanan potensial jika tidak divalidasi dengan benar. Selain itu, mengandalkan repositori eksternal untuk pembaruan model dapat memperkenalkan ketergantungan pada konektivitas internet selama penyebaran.
Penempatan dari ember S3 pribadi
Menyebarkan Deepseek-R1 dari S3 Bucket pribadi menawarkan keamanan dan kontrol yang ditingkatkan atas proses penyebaran. Dengan mengunggah bobot model ke ember S3, Anda dapat memastikan bahwa model ini disimpan dalam infrastruktur organisasi Anda, mengurangi ketergantungan pada repositori eksternal dan meminimalkan risiko keamanan potensial. Pendekatan ini memungkinkan tim keamanan Anda untuk melakukan pemindaian kerentanan pada model sebelum penyebaran, memberikan lapisan jaminan tambahan.
Selain itu, digunakan dari S3 mengurangi latensi pemuatan model karena bobot disimpan lebih dekat ke titik akhir Sagemaker Anda. Pengaturan ini mendukung penskalaan otomatis, memungkinkan model untuk skala secara horizontal berdasarkan volume permintaan yang masuk sambil mengintegrasikan mulus dengan penyeimbangan beban elastis. Namun, metode ini membutuhkan upaya manual untuk mengunduh model dari hub wajah pelukan dan mengunggahnya ke ember S3 Anda, yang dapat menambah kompleksitas pada proses penyebaran.
Singkatnya, digunakan dari hub wajah pelukan lebih cocok untuk prototyping dan pengembangan yang cepat, sementara menyebarkan dari ember S3 pribadi lebih disukai untuk lingkungan yang memprioritaskan keamanan, kontrol, dan optimasi kinerja dalam infrastruktur mereka sendiri [2] [4] [6].
Kutipan:
[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-hostting-deepseek-r1-distilled-kodels-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-podels-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/deeeplearning/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-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-docal-machine-5fcb