A DeepSeek-R1 modell telepítése egy privát S3 vödörből, szemben az átölelő archéjjal, számos kulcsfontosságú különbséget foglal magában, elsősorban a biztonság, a telepítési hatékonyság és a modell környezetének ellenőrzése szempontjából.
A telepítés az átölelő arc -csomópontból
A DeepSeek-R1 közvetlenül az átölelő oldalról történő telepítése egyértelmű és hatékony módszert kínál a modell integrálására az AWS környezetbe. Ez a módszer kihasználja a Face TGI-tartályok átölelését, amelyek egyszerűsítik a telepítési folyamatot egy előre konfigurált futási környezet biztosításával. A modellt közvetlenül az átölelő Face Hub -ból töltik le, biztosítva, hogy hozzáférjen a modell legújabb frissítéseihez és verzióihoz. Ez a megközelítés ideális a gyors kísérletezéshez és fejlesztéshez, mivel minimalizálja a kézi beállítás és a konfiguráció szükségességét.
Ez a módszer azonban felvetheti a biztonsági aggályokat, mivel a modellt egy nyilvános adattárból töltik le, amely a rendszerét potenciális sebezhetőségnek lehet feltenni, ha nem megfelelően validálódik. Ezenkívül a modellfrissítések külső adattáraira támaszkodva a telepítés során az internetkapcsolat függőségeit mutathatja be.
A magán S3 vödörből történő telepítés
A DeepSeek-R1 telepítése a magán S3 vödörből fokozott biztonságot és ellenőrzést nyújt a telepítési folyamat felett. A modell súlyának feltöltésével egy S3 vödörbe biztosíthatja, hogy a modellt a szervezet infrastruktúrájában tárolják, csökkentve a külső adattárak iránti támaszkodást és minimalizálva a potenciális biztonsági kockázatokat. Ez a megközelítés lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára, hogy a telepítés előtt elvégezzék a modell sebezhetőségének vizsgálatát, további biztosítékot biztosítva.
Ezenkívül az S3 -ból történő telepítés csökkenti a modell betöltési latenciáját, mivel a súlyokat közelebb tárolják a Sagemaker végpontjaihoz. Ez a beállítás támogatja az automatikus méretezést, lehetővé téve a modell számára, hogy vízszintesen méretezze a bejövő kérési kötet alapján, miközben zökkenőmentesen integrálódik az elasztikus terheléselosztással. Ez a módszer azonban kézi erőfeszítéseket igényel a modell letöltéséhez az átölelő archöz, és feltölteni azt az S3 vödörbe, ami összetettséget adhat a telepítési folyamathoz.
Összefoglalva: az átölelő arc -hubból történő telepítés jobban alkalmas a gyors prototípus készítésére és fejlesztésére, míg a magán S3 vödörből történő telepítés előnyösebb a környezetben, hogy a biztonságot, az irányítást és a teljesítmény optimalizálását a saját infrastruktúrájukon belül rangsorolják [2] [4] [6].
Idézetek:
[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-distled-models-with-hugging-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-comprehensive-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distled-models-sferan-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_LALLE_OPEN_SOURCE_VERSION/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-clete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb