Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Özel bir S3 kovasından Deepseek-R1'i dağıtmak arasındaki temel farklılıklar ve sarılma yüz merkezine


Özel bir S3 kovasından Deepseek-R1'i dağıtmak arasındaki temel farklılıklar ve sarılma yüz merkezine


Deepseek-R1 modelinin özel bir S3 kovasından sarılma yüz merkezine dağıtılması, öncelikle güvenlik, dağıtım verimliliği ve modelin ortamı üzerindeki kontrolü açısından çeşitli temel farklılıklar içerir.

Hugging Face Hub'dan Dağıtım

Deepseek-R1'i doğrudan Hugging Face Hub'dan dağıtmak, modeli AWS ortamınıza entegre etmek için basit ve etkili bir yol sunar. Bu yöntem, önceden yapılandırılmış bir çalışma zamanı ortamı sağlayarak dağıtım sürecini basitleştiren Hugging Face'in TGI kapsayıcılarından yararlanır. Model, doğrudan Hugging Face Hub'dan indirilir ve modelin en son güncellemelerine ve sürümlerine erişmenizi sağlar. Bu yaklaşım, manuel kurulum ve konfigürasyon ihtiyacını en aza indirdiğinden hızlı deney ve geliştirme için idealdir.

Bununla birlikte, model bir kamu deposundan indirildiğinden, sisteminizi uygun şekilde doğrulanmadığı takdirde potansiyel güvenlik açıklarına maruz bırakabilecek bu yöntem güvenlik endişelerini artırabilir. Ayrıca, model güncellemeleri için harici depolara güvenmek, dağıtım sırasında İnternet bağlantısına bağımlılıklar getirebilir.

Özel bir S3 kovasından dağıtım

Deepseek-R1'i özel bir S3 kovasından dağıtmak, dağıtım süreci üzerinde gelişmiş güvenlik ve kontrol sunar. Model ağırlıklarını bir S3 kovasına yükleyerek, modelin kuruluşunuzun altyapısında saklanmasını, harici depolara güvenmeyi ve potansiyel güvenlik risklerini en aza indirmesini sağlayabilirsiniz. Bu yaklaşım, güvenlik ekiplerinizin dağıtımdan önce modelde güvenlik açığı taramaları gerçekleştirmesini sağlar ve ek bir güvence katmanı sağlar.

Ayrıca, S3'ten dağıtılması, ağırlıklar sagemaker uç noktalarınıza daha yakın saklandığından model yükleme gecikmesini azaltır. Bu kurulum, otomatik ölçeklendirmeyi destekleyerek modelin, elastik yük dengelemesiyle sorunsuz bir şekilde entegre olurken, gelen istek hacmine göre yatay olarak ölçeklenmesini sağlar. Bununla birlikte, bu yöntem, modelin kucaklama yüz merkezinden indirilmesi ve dağıtım işlemine karmaşıklık ekleyebilen S3 kovanıza yüklemek için manuel çaba gerektirir.

Özetle, kucaklama yüz merkezinden dağıtılması hızlı prototipleme ve geliştirme için daha uygundur, ancak özel bir S3 kovasından dağıtılması, kendi altyapılarında güvenlik, kontrol ve performans optimizasyonuna öncelik vermek için tercih edilir [2] [4] [6].

Alıntılar:
[1] https://www.popai.pro/resources/undstanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-ortions/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-brock-a-conremencien-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-disted-modeller-securely-ton-toether-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_uly_open_source_version/version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-depseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-local-machine-5fcb