Nasadenie modelu DeepSeek-R1 zo súkromného vedra S3 v porovnaní s objatím Face Hub zahŕňa niekoľko kľúčových rozdielov, predovšetkým z hľadiska bezpečnosti, efektívnosti nasadenia a kontroly nad prostredím modelu.
nasadenie z objatia Face Hub
Nasadenie DeepSeek-R1 priamo z Hub Guging Face Hub ponúka priamy a efektívny spôsob integrácie modelu do vášho prostredia AWS. Táto metóda využíva objímanie kontajnerov TGI spoločnosti Huging Face, ktoré zjednodušujú proces nasadenia poskytnutím vopred nakonfigurovaného prostredia runtime. Model sa sťahuje priamo z Hub Guging Face Hub, čím sa zabezpečí, že máte prístup k najnovším aktualizáciám a verziám modelu. Tento prístup je ideálny pre rýchle experimenty a vývoj, pretože minimalizuje potrebu manuálneho nastavenia a konfigurácie.
Táto metóda však môže vyvolať obavy týkajúce sa bezpečnosti, pretože model sa sťahuje z verejného úložiska, čo by mohlo vystaviť váš systém potenciálnym zraniteľnostiam, ak nie je správne validované. Počas nasadenia by sa navyše spoliehali na externé úložiská na aktualizácie modelu zavedené závislosti od pripojenia na internet.
nasadenie zo súkromného vedra S3
Nasadenie Deepseek-R1 zo súkromného vedra S3 ponúka zvýšenú bezpečnosť a kontrolu nad procesom nasadenia. Nahrávaním hmotností modelu do vedra S3 môžete zabezpečiť, aby bol model uložený v rámci infraštruktúry vašej organizácie, zníženie spoliehania sa na vonkajšie úložiská a minimalizovanie potenciálnych bezpečnostných rizík. Tento prístup umožňuje vašim bezpečnostným tímom vykonávať skenovanie zraniteľnosti na modeli pred nasadením, čo poskytuje ďalšiu vrstvu istoty.
Okrem toho nasadenie z S3 znižuje latenciu načítania modelu, pretože hmotnosti sa ukladajú bližšie k vašim koncovým bodom Sagemaker. Toto nastavenie podporuje automatické rozsahy, čo umožňuje modelu horizontálne mierky na základe prichádzajúceho objemu požiadaviek a zároveň plynulo integrovať s elastickým vyrovnávaním záťaže. Táto metóda si však vyžaduje manuálne úsilie na stiahnutie modelu z náboja objatia a odovzdanie ho do svojho vedra S3, ktorý môže zvýšiť zložitosť procesu nasadenia.
Stručne povedané, nasadenie z centra Hugging Face je vhodnejšie na rýchle prototypovanie a vývoj, zatiaľ čo nasadenie zo súkromného vedra S3 je vhodnejšie pre prostredia, ktoré uprednostňujú bezpečnosť, kontrolu a optimalizáciu výkonnosti v rámci svojej vlastnej infraštruktúry [2] [4] [6].
Citácie:
[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-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-for-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprehension-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distille-models-securely-on-together-ai
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussie
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1icwgiu/hugging_face_releases_flun_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-Complete-guide-toeepseek-models-models-models-models-models-models--v3-1-d1-and------ nebes
[10] https://dev.to/notarena/