Diegimas „Deepseeek-R1“ iš privataus S3 kibiro, palyginti su apkabinančiu veido stebule, apima keletą pagrindinių skirtumų, visų pirma atsižvelgiant į saugumą, diegimo efektyvumą ir modelio aplinkos kontrolę.
diegimas iš apkabinimo veido centro
Diegimas „Deepseek-R1“ tiesiai iš „Hugning Face Hub“ yra tiesus ir efektyvus būdas integruoti modelį į savo AWS aplinką. Šis metodas pasitelkia „Face“ TGI konteinerius, kurie supaprastina diegimo procesą, pateikdamas iš anksto sukonfigūruotą veikimo laiką. Modelis atsisiunčiamas tiesiogiai iš „Hugning Face Hub“, užtikrinant, kad turite prieigą prie naujausių modelio atnaujinimų ir versijų. Šis požiūris yra idealus greitam eksperimentavimui ir tobulinimui, nes jis sumažina rankinės sąrankos ir konfigūracijos poreikį.
Tačiau šis metodas gali sukelti saugumo problemų, nes modelis atsisiųstas iš viešosios saugyklos, kuri gali parodyti jūsų sistemą potencialiems pažeidžiamumams, jei jis nebus tinkamai patvirtintas. Be to, pasikliaujant išorinėmis saugyklomis, kad būtų galima atnaujinti modelius, gali pristatyti priklausomybes nuo interneto ryšio diegimo metu.
diegimas iš privataus S3 kibiro
Dislokuojant „Deepseek-R1“ iš privataus S3 kibiro, siūlo patobulintą diegimo proceso saugumą ir valdymą. Įkeldami modelio svorius į S3 kibirą, galite įsitikinti, kad modelis yra saugomas jūsų organizacijos infrastruktūroje, sumažindami priklausomybę nuo išorinių saugyklų ir sumažinant galimą saugumo riziką. Šis požiūris leidžia jūsų saugumo komandoms prieš diegdami modelio pažeidžiamumo nuskaitymus, pateikdami papildomą užtikrinimo lygį.
Be to, dislokavimas iš S3 sumažina modelio pakrovimo delsą, nes svoriai laikomi arčiau jūsų „Sagemaker“ galinių taškų. Ši sąranka palaiko automatinį mastelį, leidžiantį modeliui išplėsti horizontaliai pagal gaunamą užklausos tūrį, tuo pačiu sklandžiai integruojant su elastinės apkrovos balansavimu. Tačiau šiam metodui reikia rankinių pastangų atsisiųsti modelį iš apkabinančio veido stebulės ir įkelti jį į savo S3 kibirą, o tai gali padidinti diegimo procesą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad dislokavimas iš apkabinančio veido stebulės yra labiau tinkamas greitam prototipų kūrimui ir kūrimui, o dislokavimas iš privataus S3 kibiro yra pirmenybė teikiama aplinkoms, teikiant pirmenybę saugumui, valdymui ir našumo optimizavimui jų pačių infrastruktūroje [2] [4] [6].
Citatos:
[1] https://www.popai.pro/resources/underve-sepre-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprhensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/depall-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_cly_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and----neond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb