Amazon S3의 객체 버전은 DeepSeek-R1과 같은 모델을 배포하고 사용하는 성능에 간접적으로 영향을 줄 수 있지만 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치지는 않습니다. 버전이 관련 측면에 영향을 줄 수있는 방법은 다음과 같습니다.
1. 스토리지 및 검색 복잡성 : S3에서 버전을 활성화하면 여러 버전의 객체가 저장되므로 스토리지 사용 및 비용이 증가합니다 [2]. 이는 특정 버전을 관리하고 검색하면 워크 플로우에 복잡성을 더할 수 있기 때문에 모델 아티팩트 또는 데이터를 저장하기 위해 S3에 의존하는 응용 프로그램의 성능에 간접적으로 영향을 줄 수 있습니다 [2] [6].
2. 성능 고려 사항 : 버전이 많은 버전이있는 버킷의 경우 PUT 또는 삭제 요청에 대한 대기 시간 또는 HTTP 503 응답이 증가 할 수 있습니다 [2]. 이는 모델 파일의 자주 업로드 또는 S3에 대한 업데이트에 의존하는 경우 모델의 배포 또는 업데이트 프로세스가 느려질 수 있습니다.
3. 데이터 관리 : 버전싱은 우발적 인 삭제 또는 덮어 쓰기에 대한 향상된 보호를 제공하며, 이는 모델 무결성을 유지하는 데 유리합니다 [6]. 그러나 이러한 버전을 관리하려면 비용을 제어하고 성능을 유지하기위한보다 복잡한 수명주기 정책이 필요합니다 [2].
4. API 동작 변경 : 버전을 활성화하면 일부 API 호출은 객체를 영구적으로 제거하는 대신 삭제 마커를 생성하는 삭제 요청과 같이 다르게 행동합니다 [2]. 특정 객체 버전을 검색 할 때 버전 ID를 처리하려면 응용 프로그램을 업데이트해야하므로 모델 배포 스크립트 또는 워크 플로를 모델링하는 데 복잡성이 추가 될 수 있습니다.
DeepSeek-R1과 관련하여, 특히 추론 속도 또는 정확도와 같은 모델 자체의 성능은 S3 버전화의 직접적인 영향을받지 않습니다. 그러나 모델의 배포 또는 데이터 처리 파이프 라인이 모델 아티팩트를 저장하거나 검색하기 위해 S3에 크게 의존하면 버전 작성은 이러한 프로세스의 전반적인 효율성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.
잠재적 인 문제를 완화하려면 버전의 S3 버킷과 상호 작용하는 응용 프로그램에서 적절한 수명주기 관리 및 버전 처리를 구현하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 보호 및 복구 기능과 같은 버전 관리의 이점이 성능을 손상시키지 않고 효과적으로 활용할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://repost.aws/questions/qurax9buazsbaavcm3bpd56q/s3-versioning-impact
[3] https://www.reddit.com/r/aws/comments/9roae2/does_s3listobjectsv2_take_into_account_file/
[4] https://www.reddit.com/r/aws/comments/q94j17/when_should_i_not_a_a_versioned_s3_bucket/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[6] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/versioning.html
[7] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-o-aws-bedrock/
[8] https://stackoverflow.com/questions/40183314/does-enabling-s3-versioning-affect-the-pecting-files