Deepseek-R1 versioonil võimaldamisel võib olla mitmeid potentsiaalseid kulusid nii otse kui ka kaudselt. Siin on üksikasjalik jaotus:
1. arendus- ja hoolduskulud **
- Versioonihalduse üldkulud: versioonide rakendamine hõlmab täiendavaid arendus- ja hoolduskulusid. See hõlmab mudeli erinevate versioonide loomist ja haldamist, versioonide ühilduvuse tagamist ja iga versiooni dokumentatsiooni säilitamist. Need ülesanded nõuavad rohkem ressursse ja personali, suurendades üldkulusid.- Testimine ja valideerimine: iga DeepSEEK-R1 uus versioon vajaks põhjalikku testimist ja valideerimist, et tagada, et see toimib ootuspäraselt ja ei tutvusta uusi vigu ega turvavavadusi. See protsess on aeganõudev ja kulukas.
2. infrastruktuur ja riistvara kulud **
- Salvestusnõuded: versioonimine nõuab mudeli mitme versiooni salvestamist, mis suurendab salvestusvajadusi. See võib põhjustada kõrgemaid infrastruktuurikulusid, eriti kui versioonid on suured või kui palju versioone hoitakse samaaegselt.- Arvutusressursid: suurenenud koormuse käsitlemiseks võib mudeli erinevate versioonide testimine ja erinevate versioonide testimine ja käitamine vajada täiendavaid arvutusressursse, näiteks GPU -de või pilveteenuseid. See võib riist- ja pilveteenuste kulusid märkimisväärselt suurendada.
3. API hinnakujundus ja kasutamine **
-Hinnakujundusstrateegia: Deepseek-R1 on tuntud oma kulutõhusa API hinnakujunduse poolest. Sisend- ja väljundmärgid maksavad oluliselt vähem kui konkurentide nagu OpenAi [1] [4]. Kui versioonimine tutvustab keerukust või nõuab versiooni kohta rohkem ressursse, võib Deepseek vajada nende kulude katmiseks oma hinnastrateegiat. See võib mõjutada kasutajaid, kes tuginevad mudeli taskukohasusele.- Märgi tarbimine: Nagu märgitud, võivad DeepSek-R1 mõttekäigud tarbida oodatust rohkem ressursse, põhjustades kasutajate jaoks suuremaid kulusid [3]. Versioon võib seda probleemi süvendada, kui erinevatel versioonidel on erinev sümboolne tarbimisharjumused.
4. turvalisus ja riskijuhtimine **
- Turvariskid: Deepseek-R1 on tuvastatud võimalike turvariskidega, sealhulgas teabe leke ja ebatõhusused [6]. Versioonimine võiks tutvustada uusi turvaprobleeme, kui neid ei hallata, nõudes nende riskide leevendamiseks täiendavaid investeeringuid turvameetmetesse.- Vastavus ja auditeerimine: mudeli mitme versiooni säilitamine võib keeruliseks muuta vastavuse ja auditeerimisprotsesse, eriti reguleeritud tööstusharudes. Tagamine, et iga versioon vastab turvalisuse ja privaatsusstandarditele, võiks kogukulu lisada.
5. Kogukonna ja avatud lähtekoodiga mõju **
-Avatud lähtekoodiga kogukonna kaasamine: Deepseek-R1 on saadaval sellistel platvormidel nagu Face ja GitHub kallistamine, mis soodustab kogukonna kaasamist [1]. Vergeldamine võib erinevate versioonide haldamiseks ja pidamiseks vajada rohkem kogukonna kaasamist, mis võib põhjustada kogukonna toetuse ja dokumentide suurenenud kulusid.- Reprodutseerimine ja kohandamine: kui kogukond osaleb DeepSEEK-R1 versioonide reprodutseerimisel või kohandamisel, võib see põhjustada lisakulusid nende pingutuste toetamisega ja tagada, et kohandatud versioonid vastavad algse mudeli jõudluse ja turvastandarditele.
Kokkuvõtlikult hõlmab DeepSEEK-R1 versiooni võimaldamine mitmesuguseid potentsiaalseid kulusid, alates arengu- ja infrastruktuuri kuludest kuni turvalisuse ja kogukonna kaasamiskuludeni. Neid kulusid tuleb hoolikalt hallata, et säilitada mudeli kulutasuvus ja avatud lähtekoodiga kaebus.
Tsitaadid:
[1] https://iot-analytics.com/winners-losers-generatiiv-ai-value-chain/
]
]
]
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news250120
]
]
[8] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
]