Розгортання моделі DeepSeek-R1 з приватного відра S3 проти обнятого вузла для вузла передбачає декілька ключових відмінностей, насамперед з точки зору безпеки, ефективності розгортання та контролю над середовищем моделі.
Розгортання з Хаба обіймів обличчя
Розгортання DeepSeek-R1 безпосередньо з Hug Face Hub пропонує прямий та ефективний спосіб інтегрувати модель у ваше середовище AWS. Цей метод використовує контейнери TGI Huging Face, що спрощує процес розгортання, забезпечуючи попередньо налаштоване середовище виконання. Модель завантажується безпосередньо з Hunging Face Hub, гарантуючи, що ви маєте доступ до останніх оновлень та версій моделі. Цей підхід ідеально підходить для швидких експериментів та розробки, оскільки він мінімізує потребу в ручній установці та конфігурації.
Однак цей метод може викликати проблеми безпеки, оскільки модель завантажується з публічного сховища, що може піддавати вашій системі потенційні вразливості, якщо не належним чином підтверджено. Крім того, покладатися на зовнішні сховища для оновлень моделі може ввести залежності від підключення до Інтернету під час розгортання.
Розгортання з приватного відра S3
Розгортання DeepSeek-R1 з приватного відра S3 пропонує підвищену безпеку та контроль над процесом розгортання. Завантажуючи ваги моделі у відро S3, ви можете переконатися, що модель зберігається в інфраструктурі вашої організації, зменшуючи залежність від зовнішніх сховищ та мінімізуючи потенційні ризики безпеки. Цей підхід дозволяє вашим групам безпеки виконувати сканування вразливості на моделі перед розгортанням, забезпечуючи додатковий рівень впевненості.
Більше того, розгортання від S3 зменшує затримку завантаження моделі, оскільки ваги зберігаються ближче до ваших кінцевих точок Sagemaker. Ця установка підтримує автоматичне масштабування, що дозволяє моделі масштабувати горизонтально на основі обсягу вхідного запиту, одночасно інтегруючись з балансуванням пружного навантаження. Однак цей метод вимагає ручних зусиль, щоб завантажити модель із Hunging Face Hub та завантажити її у відро S3, що може додати складності процесу розгортання.
Підводячи підсумок, розгортання з Hunging Face Hub є більш підходящим для швидкого прототипування та розвитку, тоді як розгортання з приватного відра S3 є кращим для навколишнього середовища, що надає пріоритет безпеку, контролю та оптимізацію продуктивності у власній інфраструктурі [2] [4] [6].
Цитати:
[1] https://www.popai.pro/resources/erstanding-deepseek-r1-model-technic-details-architecture-and-deployment-options/
[2.
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprehence-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distill-models-secure-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_relases_open_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-cumplete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepkeek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb