Het implementatieproces verschilt aanzienlijk bij het gebruik van een privé -S3 -emmer versus de knuffelende hub, voornamelijk in termen van model toegankelijkheid, beveiliging en latentie.
Implementatie met behulp van de knuffelende hub
Het rechtstreeks vanuit de knuffelende hub inzetmodellen omvat toegang tot modellen via internet. Hier is hoe het meestal werkt:
1. Modelselectie: u selecteert het gewenste model uit de knuffelhub, die een breed scala aan vooraf opgeleide modellen herbergt.
2. Implementatieconfiguratie: u configureert uw implementatieomgeving, zoals het kiezen van het juiste instantietype en het instellen van de benodigde infrastructuur (bijv. Azure machine learning of Amazon Sagemaker).
3. Model downloaden: tijdens de implementatie wordt het model gedownload van de Hugging Face Hub naar uw implementatieomgeving. Deze stap kan latentie introduceren en vereist internetconnectiviteit.
4. Beveiligingsoverwegingen: omdat modellen toegankelijk zijn via internet, kunnen er beveiligingsproblemen zijn met betrekking tot gegevensprivacy en naleving.
implementatie met behulp van een privé -S3 -emmer
Het implementeren van modellen uit een privé -S3 -bucket biedt verbeterde beveiliging en controle over het implementatieproces:
1. Modelvoorbereiding: u downloadt eerst de modelgewichten van de knuffelhub en uploadt ze naar uw privé S3 -emmer. Deze stap zorgt voor kwetsbaarheidsscans en zorgt ervoor dat het model veilig op uw AWS -account wordt opgeslagen.
2. Implementatieconfiguratie: u configureert uw implementatieomgeving vergelijkbaar met het gebruik van de knuffelende hub, maar u geeft het S3 -bucketpad op als modelbron.
3. Modelophalen: tijdens de inzet wordt het model opgehaald uit uw S3 -emmer, waardoor de latentie wordt verminderd, omdat het model dichter bij uw implementatieomgeving wordt opgeslagen (bijv. Amazon Sagemaker).
4. Beveiliging en compliance: deze aanpak verbetert de beveiliging door modelgewichten binnen uw AWS -account te houden, waardoor een betere controle over toegang en naleving van het organisatorische beleid mogelijk is.
Samenvattend biedt het gebruik van een privé -S3 -bucket meer controle over modelopslag en implementatie, verbetert de beveiliging en vermindert de latentie in vergelijking met het rechtstreeks inzetten van de knuffelende hub. Het vereist echter extra stappen om modellen naar de S3 -bucket te uploaden vóór de implementatie [3].
Citaten:
[1] https://support.atlassian.com/bitbucket-cloud/docs/deploy-to-aws-with-s3/
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-models-from-huggingface?view=azureml-api-2
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[4] https://docs.travis-ci.com/user/deployment/s3/
[5] https://www.run.ai/blog/how-to-deploy-hugging-face-models-with-run-ai
[6] https://huggingface.co/blog/introducing-private-hub
[7] https://www.edstem.com/blog/deploying-running-app-s3-cloudfront/
[8] https://huggingface.co/blog/alvarobartt/deploy-from-hub-to-vertex-ai
[9] https://stackoverflow.com/questions/79138919/deploy-llm-from-s3-on-amazon-sagemaker