Namestitev modela Deepseek-R1 iz zasebnega vedra S3 v primerjavi s središčem za objem obraza vključuje več ključnih razlik, predvsem glede na varnost, učinkovitost uvajanja in nadzor nad okoljem modela.
Namestitev iz Hug -Face Hub
Umestitev Deepseek-R1 neposredno iz Hugging Face Hub ponuja preprost in učinkovit način za vključitev modela v vaše AWS okolje. Ta metoda uporablja objem FACE-jeve vsebnosti TGI, ki poenostavijo postopek uvajanja z zagotavljanjem vnaprej konfiguriranega okolja izvajanja. Model se prenese neposredno iz vozlišča za objem obraza, s čimer zagotovite dostop do najnovejših posodobitev in različic modela. Ta pristop je idealen za hitro eksperimentiranje in razvoj, saj zmanjšuje potrebo po ročni nastavitvi in konfiguraciji.
Vendar pa lahko ta metoda sproži pomisleke glede varnosti, saj se model prenese iz javnega skladišča, ki bi lahko vaš sistem izpostavil potencialnim ranljivostim, če ni pravilno potrjen. Poleg tega lahko zanašanje na zunanje skladišča za posodobitve modelov med uvajanjem uvede odvisnosti od internetne povezljivosti.
Namestitev iz zasebnega vedra S3
Umestitev Deepseek-R1 iz zasebnega vedra S3 ponuja večjo varnost in nadzor nad postopkom uvajanja. Z nalaganjem uteži modela na vedro S3 lahko zagotovite, da je model shranjen v infrastrukturi vaše organizacije, kar zmanjša zanašanje na zunanja skladišča in zmanjšuje potencialna varnostna tveganja. Ta pristop omogoča vašim varnostnim skupinam, da pred uvajanjem izvajajo preglede ranljivosti na modelu, kar zagotavlja dodatno plast zagotovila.
Poleg tega razpolaganje s S3 zmanjšuje zamude nalaganja modela, saj so uteži shranjene bližje vašim končnim točkam SageMaker. Ta nastavitev podpira samodejno skaliranje, kar omogoča modelu, da se vodoravno spreminja na dohodni glasnosti zahteve, hkrati pa se brezhibno integrira z uravnoteženjem elastične obremenitve. Vendar pa ta metoda zahteva ročni napor za prenos modela iz objemnega vozlišča in ga naložiti v svoje vedro S3, ki lahko doda zapletenost postopku uvajanja.
Če povzamemo, je namestitev iz Hugging Face Hub primernejša za hitro prototipiranje in razvoj, medtem ko je namestitev iz zasebnega vedra S3 prednostna za okolja, ki dajejo prednost varnosti, nadzoru in optimizaciji uspešnosti znotraj lastne infrastrukture [2] [4] [6].
Navedbe:
[1] https://www.popai.pro/resources/underastring-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deploy-options/options/options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hagging-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-compreevence-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/Deploy-deepseek-r1-and-distilly-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_fulsing_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-epseek-models-from-V3-to-R1-And-Beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb