Deepseek-R1 mudeli juurutamine privaatsest S3 ämbrist võrreldes kallistava näokeskusega hõlmab mitmeid peamisi erinevusi, peamiselt turvalisuse, juurutamise efektiivsuse ja mudeli keskkonna kontrolli all hoidmise osas.
juurutamine kallistavast näokeskusest
Deepseek-R1 juurutamine otse kallistava näo Hubist pakub sirgjoonelist ja tõhusat viisi mudeli integreerimiseks oma AWS-i keskkonda. See meetod kasutab näo TGI konteinerite kallistamist, mis lihtsustab juurutamisprotsessi, pakkudes eelkonfigureeritud käitusaja keskkonda. Mudel laaditakse alla otse kallistava näo keskpunktist, tagades, et teil on juurdepääs mudeli uusimatele värskendustele ja versioonidele. See lähenemisviis on ideaalne kiireks katsetamiseks ja arendamiseks, kuna see minimeerib käsitsi seadistamise ja konfiguratsiooni vajadust.
See meetod võib aga tõstatada turvaprobleeme, kuna mudel laaditakse alla avalikust hoidlast, mis võib teie süsteemi potentsiaalsetele haavatavustele paljastada, kui seda ei kinnitata. Lisaks võib mudeli värskenduste välisetele hoidlatele tuginemine juurutamise ajal tutvustada sõltuvusi Interneti -ühenduvusest.
juurutamine privaatsest S3 ämbrist
Deepseek-R1 juurutamine privaatsest S3 ämbrist pakub täiustatud turvalisust ja kontrolli juurutamisprotsessi üle. Laadides mudeli kaal S3 ämbrisse, saate tagada, et mudel säilitatakse teie organisatsiooni infrastruktuuri, vähendades sõltuvust välistest hoidlatest ja minimeerides võimalikke turvariske. See lähenemisviis võimaldab teie turvameeskondadel enne juurutamist mudeli haavatavuse skaneerida, pakkudes täiendavat kinnitust.
Lisaks vähendab S3 juurutamine mudeli laadimise latentsust, kuna raskusi hoitakse teie SageMakeri lõpp -punktidele lähemal. See seadistus toetab automaatset skaleerimist, võimaldades mudelil skaleerida horisontaalselt sissetuleva päringu mahu põhjal, integreerides samal ajal sujuvalt elastse koormuse tasakaalustamisega. See meetod nõuab aga käsitsi pingutusi mudeli allalaadimiseks kallistavast näokeskusest ja selle üleslaadimiseks oma S3 ämbrisse, mis võib juurutamisprotsessile keerukust lisada.
Kokkuvõtlikult on kallistavast näokeskusest kasutuselevõtt sobivam kiireks prototüüpimiseks ja arendamiseks, samas kui privaatsest S3 ämbrist kasutuselevõtt on eelistatav keskkondade jaoks, mis eelistavad turvalisust, kontrolli ja jõudluse optimeerimist omaenda infrastruktuuri piires [2] [4] [6].
Tsitaadid:
]
]
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/dicussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprencheny-demo/
]
[6] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/Discusions
]
]
]