อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการปรับใช้ Deepseek-R1 จากถัง S3 ส่วนตัวและจากศูนย์กอดใบหน้า

การปรับใช้จากฮับใบหน้ากอด

การปรับใช้ Deepseek-R1 โดยตรงจาก Hugging Face Hub นำเสนอวิธีที่ตรงไปตรงมาและมีประสิทธิภาพในการรวมโมเดลเข้ากับสภาพแวดล้อม AWS ของคุณ วิธีนี้ใช้ประโยชน์จากคอนเทนเนอร์ TGI ของ Hugging Face ซึ่งทำให้กระบวนการปรับใช้ง่ายขึ้นโดยให้สภาพแวดล้อมรันไทม์ที่กำหนดค่าล่วงหน้า รุ่นนี้ถูกดาวน์โหลดโดยตรงจาก Hugging Face Hub เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถเข้าถึงการอัปเดตล่าสุดและรุ่นของรุ่น วิธีการนี้เหมาะสำหรับการทดลองและการพัฒนาอย่างรวดเร็วเนื่องจากช่วยลดความจำเป็นในการตั้งค่าและการกำหนดค่าด้วยตนเอง

อย่างไรก็ตามวิธีนี้อาจเพิ่มความกังวลด้านความปลอดภัยเนื่องจากแบบจำลองถูกดาวน์โหลดจากที่เก็บสาธารณะซึ่งอาจทำให้ระบบของคุณมีช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นหากไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเหมาะสม นอกจากนี้การพึ่งพาที่เก็บภายนอกสำหรับการอัปเดตแบบจำลองอาจแนะนำการพึ่งพาการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตในระหว่างการปรับใช้

การปรับใช้จากถัง S3 ส่วนตัว

การปรับใช้ Deepseek-R1 จากถัง S3 ส่วนตัวให้ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นและควบคุมกระบวนการปรับใช้ ด้วยการอัปโหลดน้ำหนักแบบจำลองไปยังถัง S3 คุณสามารถมั่นใจได้ว่าโมเดลจะถูกเก็บไว้ภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรของคุณลดการพึ่งพาที่เก็บข้อมูลภายนอกและลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น วิธีการนี้ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยของคุณทำการสแกนช่องโหว่บนโมเดลก่อนการปรับใช้โดยให้การรับรองชั้นเพิ่มเติม

ยิ่งไปกว่านั้นการปรับใช้จาก S3 จะช่วยลดเวลาแฝงในการโหลดแบบจำลองเนื่องจากน้ำหนักจะถูกเก็บไว้ใกล้กับจุดสิ้นสุดของ Sagemaker ของคุณ การตั้งค่านี้รองรับการปรับขนาดอัตโนมัติทำให้โมเดลสามารถปรับขนาดในแนวนอนตามปริมาณการร้องขอที่เข้ามาในขณะที่รวมเข้ากับการปรับสมดุลโหลดแบบยืดหยุ่นได้อย่างราบรื่น อย่างไรก็ตามวิธีนี้ต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองในการดาวน์โหลดโมเดลจาก Hugging Face Hub และอัปโหลดไปยังถัง S3 ของคุณซึ่งสามารถเพิ่มความซับซ้อนให้กับกระบวนการปรับใช้

โดยสรุปการปรับใช้จาก Hugging Face Hub นั้นเหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบและการพัฒนาอย่างรวดเร็วในขณะที่การปรับใช้จากถัง S3 ส่วนตัวนั้นดีกว่าสำหรับสภาพแวดล้อมที่จัดลำดับความสำคัญของการรักษาความปลอดภัยการควบคุมและการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพภายในโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง [2] [4] [6]

การอ้างอิง:
[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-distilled-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-distilled-models-seciary-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_fuly_open_source_version/
[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