DeepSEEK-R1 modeļa izvietošana no privāta S3 kausa salīdzinājumā ar apskaujošo sejas centrmezglu ietver vairākas galvenās atšķirības, galvenokārt drošības, izvietošanas efektivitātes un kontroles pār modeļa vidi ziņā.
Izvietošana no apskāviena sejas rumbas
DeepSEEK-R1 izvietošana tieši no apskāviena Face Hub piedāvā vienkāršu un efektīvu veidu, kā integrēt modeli jūsu AWS vidē. Šī metode izmanto Face TGI konteineru apskāvienu, kas vienkāršo izvietošanas procesu, nodrošinot iepriekš konfigurētu izpildlaika vidi. Modelis tiek lejupielādēts tieši no apskaujošās sejas centra, nodrošinot, ka jums ir piekļuve modeļa jaunākajiem atjauninājumiem un versijām. Šī pieeja ir ideāli piemērota ātrai eksperimentēšanai un attīstībai, jo tā samazina nepieciešamību pēc manuālas iestatīšanas un konfigurācijas.
Tomēr šī metode var radīt bažas par drošību, jo modelis tiek lejupielādēts no publiskā krātuves, kas varētu pakļaut jūsu sistēmu iespējamām ievainojamībām, ja tā nav pareizi apstiprināta. Turklāt paļaušanās uz ārējām krātuvēm modeļa atjauninājumos var ieviest atkarības no interneta savienojamības izvietošanas laikā.
Izvietošana no privāta S3 kausa
DeepSEEK-R1 izvietošana no privāta S3 kausa piedāvā uzlabotu drošību un kontroli pār izvietošanas procesu. Augšupielādējot modeļa svarus S3 kausā, jūs varat pārliecināties, ka modelis tiek saglabāts jūsu organizācijas infrastruktūrā, samazinot paļaušanos uz ārējām krātuvēm un samazinot iespējamos drošības riskus. Šī pieeja ļauj jūsu drošības komandām pirms izvietošanas veikt modeļa ievainojamības skenēšanu, nodrošinot papildu garantijas slāni.
Turklāt izvietošana no S3 samazina modeļa slodzes latentumu, jo svari tiek saglabāti tuvāk jūsu Sagemaker parametriem. Šī iestatīšana atbalsta automātisko mērogošanu, ļaujot modelim horizontāli mērogot, pamatojoties uz ienākošo pieprasījuma skaļumu, vienlaikus nemanāmi integrējot ar elastīgās slodzes līdzsvarošanu. Tomēr šī metode prasa manuālas pūles, lai lejupielādētu modeli no apskaujošās sejas centrmezgla un augšupielādētu to savā S3 kausā, kas var pievienot sarežģītību izvietošanas procesam.
Rezumējot, izvietošana no apskaujošās sejas centrmezgla ir piemērotāka ātrai prototipēšanai un attīstībai, savukārt izvietošana no privāta S3 kausa ir vēlama videi, kas prioritizē drošību, kontroli un veiktspējas optimizāciju viņu pašu infrastruktūrā [2] [4] [6].
Atsauces:
[1] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
.
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-depseek-r1-and-distilled-models-securely-on-together-i
[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_limy_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-depseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-depseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb