Triển khai mô hình DeepSeek-R1 từ xô S3 riêng so với trung tâm ôm mặt liên quan đến một số khác biệt chính, chủ yếu về bảo mật, hiệu quả triển khai và kiểm soát môi trường của mô hình.
Triển khai từ trung tâm khuôn mặt ôm
Triển khai DeepSeek-R1 trực tiếp từ Hub Face Hub cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để tích hợp mô hình vào môi trường AWS của bạn. Phương pháp này tận dụng các thùng chứa TGI của Face, giúp đơn giản hóa quy trình triển khai bằng cách cung cấp môi trường thời gian chạy được cấu hình sẵn. Mô hình được tải xuống trực tiếp từ Hub Face Hub, đảm bảo rằng bạn có quyền truy cập vào các bản cập nhật và phiên bản mới nhất của mô hình. Cách tiếp cận này là lý tưởng cho thử nghiệm và phát triển nhanh chóng, vì nó giảm thiểu nhu cầu thiết lập và cấu hình thủ công.
Tuy nhiên, phương pháp này có thể làm tăng các mối quan tâm bảo mật vì mô hình được tải xuống từ kho lưu trữ công cộng, có thể đưa hệ thống của bạn đến các lỗ hổng tiềm năng nếu không được xác thực đúng. Ngoài ra, dựa vào các kho lưu trữ bên ngoài để cập nhật mô hình có thể giới thiệu các phụ thuộc vào kết nối Internet trong quá trình triển khai.
Triển khai từ thùng S3 riêng
Triển khai DeepSeek-R1 từ một thùng S3 riêng tư cung cấp bảo mật nâng cao và kiểm soát quá trình triển khai. Bằng cách tải trọng trọng số mô hình lên thùng S3, bạn có thể đảm bảo rằng mô hình được lưu trữ trong cơ sở hạ tầng của tổ chức của bạn, giảm sự phụ thuộc vào các kho bên ngoài và giảm thiểu rủi ro bảo mật tiềm năng. Cách tiếp cận này cho phép các nhóm bảo mật của bạn thực hiện quét lỗ hổng trên mô hình trước khi triển khai, cung cấp một lớp đảm bảo bổ sung.
Hơn nữa, việc triển khai từ S3 làm giảm độ trễ tải mô hình do các trọng số được lưu trữ gần hơn với các điểm cuối Sagemaker của bạn. Thiết lập này hỗ trợ tự động Scaling, cho phép mô hình mở rộng theo chiều ngang dựa trên khối lượng yêu cầu đến trong khi tích hợp liền mạch với cân bằng tải đàn hồi. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi nỗ lực thủ công để tải xuống mô hình từ Hub Face Hub và tải nó lên thùng S3 của bạn, điều này có thể thêm sự phức tạp cho quá trình triển khai.
Tóm lại, việc triển khai từ Hub Face Hub phù hợp hơn cho việc tạo mẫu và phát triển nhanh chóng, trong khi triển khai từ thùng S3 riêng là thích hợp để các môi trường ưu tiên bảo mật, kiểm soát và tối ưu hóa hiệu suất trong cơ sở hạ tầng của chính họ [2] [4] [6].
Trích dẫn:
.
.
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
.
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-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
.
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb