로컬 배치에 DeepSeek-R1과 함께 FastApi를 사용하면 몇 가지 이점이있어 AI 솔루션에 대한 전반적인 효율성과 제어가 향상됩니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.
개인 정보 보호 및 보안
- 제 3 자에게 전송 된 데이터 없음 : FastApi를 사용하여 DeepSeek-R1을 로컬로 실행하면 외부 서버에 데이터가 전송되지 않도록합니다. 이것은 데이터 개인 정보가 가장 중요한 민감한 응용 프로그램에 특히 중요합니다 [1] [4].- 보안 향상 : 로컬 배치는 클라우드 서비스와 관련된 데이터 유출 위험을 줄여서 민감한 정보를 처리하기위한보다 안전한 환경을 제공합니다.
성능 및 대기 시간
- 낮은 대기 시간 : 로컬 추론으로 인해 원격 API 호출이 필요하지 않아 대기 시간이 크게 줄어들고 응답 시간이 개선됩니다. 이것은 실시간 상호 작용이 필요한 응용 프로그램에 이상적입니다 [1] [4].- 즉시 추론 : 클라우드 기반 모델과 달리 로컬 배치는 즉시 추론을 허용하며, 이는 빠른 처리와 즉각적인 피드백이 필요한 응용 프로그램에 중요합니다.
비용 효율성
- 사용 캡이나 비용 없음 : 모델이 로컬로 설정되면 API 요청 당 지속적인 비용이 없습니다. 이것은 대량 사용 시나리오를위한 비용 효율적인 솔루션입니다 [1] [4].- 요율 제한 없음 : 요금 제한에 걱정하지 않거나 예상치 못한 비용이 발생하지 않고 모델을 얼마나 자주 사용하는지를 완전히 제어 할 수 있습니다.
사용자 정의 및 제어
-전체 모델 제어 : DeepSeek-R1을 로컬로 실행하면 모델 매개 변수의 전체 사용자 정의 및 미세 조정이 가능합니다. 이 유연성은 모델을 특정 작업에 적응 시키거나 특정 데이터 세트에서 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다 [1] [4].- 오프라인 가용성 : 인터넷 연결 없이도 모델이 작동 할 수 있으므로 신뢰할 수없는 연결성이있는 환경이나 오프라인 기능이 필요한 환경에 적합합니다 [1].
통합 및 확장 성
- 유연한 통합 : FastApi는 다른 서비스 또는 마이크로 서비스와 쉽게 통합 할 수있는 강력한 REST API 레이어를 제공합니다. 이를 통해 DeepSeek-R1을 복잡한 워크 플로 또는 응용 프로그램에 포함시킬 수 있습니다 [1].- 확장 성 : FastApi는 고성능 및 확장 성을 위해 설계되었으므로 많은 양의 요청을 처리하는 데 적합합니다. 비동기 기능은 동시 요청을 효율적으로 처리 할 수 있으며, 이는 트래픽이 높은 응용 프로그램에 유리합니다 [2] [5].
개발 및 배포
- 간소화 된 배포 : Docker와 같은 컨테이너화 도구를 사용하여 FASTAPI 애플리케이션을 쉽게 배포 할 수 있으며, 이는 포장 종속성을 통해 배포 프로세스를 단순화하고 다양한 기계의 일관된 환경을 보장합니다 [2] [8].- 개발 유연성 : FASTAPI는 코드 구조 및 이름 지정 규칙에 유연성을 제공하여 개발자가 필요에 따라 코드베이스를 구성 할 수 있습니다. 이 유연성은 특히 고유 한 건축 요구 사항이있는 프로젝트에 유용합니다 [2].
요약하면, Fastapi와 DeepSeek-R1과 로컬 배치를 결합하면 AI 모델을 완전히 제어하면서 개인 정보, 성능 및 확장 성을 향상시키는 강력하고 사용자 정의 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
인용 :
[1] https://vadim.blog/deepseek-r1-ollama-fastapi
[2] https://blog.back4app.com/deploy-fastapi/
[3] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
[4] https://dev.to/ajmal_hasan/setting-up-olama-running-deepseek-r1-locally-for-a-powful-rag-system-4pd4
[5] https://blog.appsignal.com/2024/06/26/deploy-a-python-fastapi-application-to-render.html
[6] https://launchdarkly.com/blog/deepseek-ai-configs-get-started-python/
[7] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[8] https://fastapi.tiangolo.com/deployment/concepts/
[9] https://gist.github.com/ruvnet/a4beba51960f6027edc003e05f3a350e