从私有S3存储桶中部署DeepSeek-R1模型与拥抱式枢纽涉及几个关键差异，主要是在安全性，部署效率和对模型环境中的控制方面。
###从拥抱面枢纽部署
直接从拥抱式枢纽部署DeepSeek-R1提供了一种直接有效的方法，可以将模型集成到您的AWS环境中。此方法利用拥抱Face的TGI容器，通过提供预配置的运行时环境来简化部署过程。该模型是直接从拥抱面枢纽下载的，以确保您可以访问该模型的最新更新和版本。这种方法是快速实验和开发的理想选择，因为它可以最大程度地减少对手动设置和配置的需求。
但是，由于从公共存储库下载该模型，因此此方法可能会引起安全问题，如果未经正确的验证，该模型可能会使您的系统暴露于潜在的漏洞。此外，依靠外部存储库进行模型更新可能会引入对部署过程中Internet连接性的依赖性。
###从私人S3存储桶中部署
从私有S3存储桶中部署DeepSeek-R1提供了增强的安全性和对部署过程的控制。通过将模型权重上载至S3存储桶，您可以确保该模型存储在组织的基础架构中，从而减少对外部存储库的依赖并最大程度地减少潜在的安全风险。这种方法使您的安全团队可以在部署前对模型进行漏洞扫描，从而提供额外的保证。
此外，由于权重靠近您的SageMaker端点，因此从S3部署的S3减少了加载延迟。该设置支持自动缩放，使模型能够根据传入的请求量进行水平扩展，同时与弹性负载平衡无缝集成。但是，此方法需要手动努力从拥抱面枢纽下载模型并将其上传到您的S3桶，这可以为部署过程增加复杂性。
总而言之，从拥抱式枢纽中部署更适合快速原型制作和开发，而从私人S3存储桶中部署则是优先在其自己的基础架构中优先级安全，控制和性能优化的环境[2] [4] [6]。
引用：
[1] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architect--architecture-anchituction-anch-deployment-options/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist------------------
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[4] https://tutorialsdojo.com/deepseek-in-amazon-bedrock-a-comprehand-demo/
[5] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distald------------securely-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_leleases_uleases_open_source_source_version/
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-rom-v3-to-po--r1-and-beyond
[10] https://dev.to/notarena/running-deepseek-r1-model-on-your-local-machine-5fcb