Η διαδικασία ανάπτυξης διαφέρει σημαντικά όταν χρησιμοποιείται ένας ιδιωτικός κάδος S3 έναντι του Hub Face Hub, κυρίως όσον αφορά την προσβασιμότητα του μοντέλου, την ασφάλεια και την καθυστέρηση.
Ανάπτυξη χρησιμοποιώντας τον κόμβο προσώπου αγκαλιά
Η ανάπτυξη μοντέλων απευθείας από το HUB HUB HUG περιλαμβάνει την πρόσβαση σε μοντέλα μέσω του Διαδικτύου. Εδώ είναι πώς λειτουργεί συνήθως:
1. Επιλογή μοντέλου: Επιλέγετε το επιθυμητό μοντέλο από το HUB HUB HUB, το οποίο φιλοξενεί ένα ευρύ φάσμα προ-εκπαιδευμένων μοντέλων.
2. Διαμόρφωση ανάπτυξης: Διαμορφώνετε το περιβάλλον ανάπτυξής σας, όπως η επιλογή του κατάλληλου τύπου στιγμιότυπου και η ρύθμιση της απαραίτητης υποδομής (π.χ., Azure Machine Learning ή Amazon Sagemaker).
3. Μοντέλο Λήψη: Κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης, το μοντέλο μεταφορτώνεται από το Hugging Face Hub στο περιβάλλον ανάπτυξής σας. Αυτό το βήμα μπορεί να εισαγάγει λανθάνουσα κατάσταση και απαιτεί συνδεσιμότητα στο διαδίκτυο.
4. Σκέψεις ασφαλείας: Δεδομένου ότι τα μοντέλα έχουν πρόσβαση μέσω του Διαδικτύου, ενδέχεται να υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτική ζωή των δεδομένων και τη συμμόρφωση.
Ανάπτυξη χρησιμοποιώντας έναν ιδιωτικό κάδο S3
Η ανάπτυξη μοντέλων από έναν ιδιωτικό κάδο S3 προσφέρει βελτιωμένη ασφάλεια και έλεγχο της διαδικασίας ανάπτυξης:
1. Προετοιμασία μοντέλου: Πρώτα κατεβάσετε τα βάρη μοντέλου από το Hugging Face Hub και μεταφορτώστε τα στον ιδιωτικό σας κάδο S3. Αυτό το βήμα επιτρέπει σαρώσεις ευπάθειας και εξασφαλίζει ότι το μοντέλο αποθηκεύεται με ασφάλεια στο λογαριασμό σας στο AWS.
2. Διαμόρφωση ανάπτυξης: Διαμορφώνετε το περιβάλλον ανάπτυξης σας παρόμοιο με τη χρήση του Hub Hugging Face Hub, αλλά καθορίζετε τη διαδρομή του κάδου S3 ως πηγή μοντέλου.
3. Ανάκτηση μοντέλου: Κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης, το μοντέλο ανακτάται από τον κάδο S3 σας, μειώνοντας την καθυστέρηση, καθώς το μοντέλο αποθηκεύεται πιο κοντά στο περιβάλλον ανάπτυξής σας (π.χ., Amazon Sagemaker).
4. Ασφάλεια και συμμόρφωση: Αυτή η προσέγγιση ενισχύει την ασφάλεια διατηρώντας τα μοντέλα βάρη στο λογαριασμό σας στο AWS, επιτρέποντας τον καλύτερο έλεγχο της πρόσβασης και της συμμόρφωσης με τις οργανωτικές πολιτικές.
Συνοπτικά, η χρήση ενός ιδιωτικού κάδου S3 παρέχει περισσότερο έλεγχο της αποθήκευσης και της ανάπτυξης μοντέλων, ενισχύει την ασφάλεια και μειώνει την καθυστέρηση σε σύγκριση με την ανάπτυξη απευθείας από το Hugging Face Hub. Ωστόσο, απαιτεί πρόσθετα βήματα για τη μεταφόρτωση μοντέλων στον κάδο S3 πριν από την ανάπτυξη [3].
Αναφορές:
[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-distilled-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-hubto-verex-ai
[9] https://stackoverflow.com/questions/79138919/deploying-llm-from-s3-on-amazon-sagemaker