从私有S3存储桶中部署DeepSeek-R1与拥抱式枢纽涉及不同的安全性含义，这主要与模型完整性，访问控制和漏洞管理有关。
###从私人S3存储桶中部署
优势：
- 控制和隔离：从私有S3存储桶中部署，使组织可以完全控制模型的访问和部署环境。这种方法将模型隔离在组织的基础架构中，减少了外部威胁的暴露，并确保敏感数据保留在公司网络中。
- 安全扫描：在部署之前，组织可以对存储在S3存储桶中的模型权重进行彻底的安全扫描。此步骤有助于确定模型中嵌入的潜在漏洞或恶意代码，从而在部署前进行补救[3]。
- 降低延迟：私有S3存储桶中的托管模型权重减少了模型加载延迟，因为权重更接近萨吉式制造商端点，从而在保持安全性的同时增强了性能[3]。
挑战：
- 内部安全措施：确保模型安全的责任完全属于组织。这需要强大的内部安全措施，以防止未经授权的访问或对模型进行篡改。
- 更新管理：组织必须管理模型的更新和补丁，该模型可能是资源密集型的，并且如果无法正确管理，可能会导致版本控制问题。
###从拥抱的脸上枢纽部署
优势：
- 便利性和可访问性：从拥抱式枢纽中部署很简单便捷，因为它可以轻松访问诸如DeepSeek-R1之类的预训练模型。这种方法简化了部署过程，减少了对手动模型重量管理的需求。
- 社区支持：拥抱面孔社区积极促进模型开发和安全。用户可以利用社区反馈和更新来提高模型性能和安全性。
- 集成安全功能：拥抱面提供内置的安全功能，例如恶意软件扫描，泡菜扫描和秘密扫描，以检测模型中的恶意代码[5] [10]。
挑战：
- 外部依赖性：依靠外部存储库(例如拥抱面孔)引入与恶意模型或折衷帐户相关的风险。有一些实例将恶意模型上传到拥抱面孔，这可能会损害用户环境[2] [8]。
- 信任和验证：用户必须相信，从拥抱脸上下载的模型是真实的，而不是被篡改。拥抱面孔验证了主要科技公司的概况，但较小或更少的验证来源可能会带来风险。
- 数据曝光：从拥抱面的下载模型可能涉及将组织数据暴露于外部网络，这可能会增加数据泄露的风险，即使无法正确保护。
总而言之，从私有S3桶中部署DeepSeek-R1提供了更多的控制和隔离，但需要强大的内部安全措施。从拥抱面枢纽中部署更方便，但引入了与外部依赖关系和对存储库安全措施的信任有关的风险。两种方法都需要仔细考虑安全含义，以确保安全可靠的模型部署。
引用：
[1] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risks
[2] https://www.appsoc.com/blog/hugging-face-face-has-become-a-malware-magnet
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist--------------------
[4] https://www.infosecurity-magazine.com/news/deepseek-r1-security/
[5] https://huggingface.co/docs/hub/en/security
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-using-a-rarge-a-a-large-model-inperence-container/
[7] https://www.fm-magazine.com/news/2025/feb/deepseek-use-comes-with-simentificant-security-risks-risks-research-finds/
[8] https://nsfocusglobal.com/ai-supply-chain-security-hugging-face-face-malicious-ml-ml-models/
[9] https://blogs.cisco.com/security/evaluation-security-risk-in--in-deepseek-and-there-frontier-ronsounation-rounation-models
[10] https://jfrog.com/blog/data-scientists-targeted-by-malicious-hugging-face-ml-models-with-silent-backdoor/
[11] https://hidendlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/