Kiến thức | 6 chế độ triển khai doanh nghiệp chính cho DeepSeek

Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC) gần đây đã xuất bản một bài báo có tựa đề Đằng sau sự đột biến của DeepSeek: Tác động tiềm tàng đối với mô hình quy mô lớn/Hệ sinh thái thị trường AI sáng tạo thu hút sự chú ý, cho biết:

“Quá trình triển khai các mô hình quy mô lớn phải đồng thời đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về tính đồng thời cao và độ trễ thấp, đồng thời xem xét toàn diện nhiều yếu tố như bảo mật dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, khả năng mở rộng tài nguyên và bảo trì hệ thống. tìm kiếm sâu đã giới thiệu nhiều giấy phép chế độ triển khai khác nhau, thách thức các phương pháp thương mại hóa cơ bản của các nhà cung cấp công nghệ mô hình quy mô lớn trên toàn cầu. Các dịch vụ hiện tại bao gồm triển khai trên đám mây, triển khai cục bộ/mạng nội bộ, triển khai biên, triển khai kết hợp, triển khai trong container/vi dịch vụ và các chế độ triển khai liên kết.”

Từ đó, có thể thấy rõ rằng đối với người dùng doanh nghiệp, các tùy chọn triển khai mô hình quy mô lớn của DeepSeek chủ yếu bao gồm sáu loại trên. Vậy, đặc điểm của sáu chế độ này là gì và chúng phù hợp nhất với kịch bản nào?

1. Triển khai đám mây:

Mô hình quy mô lớn DeepSeek được triển khai trên các đám mây công cộng hoặc riêng tư, tận dụng cơ sở hạ tầng và tài nguyên của các nhà cung cấp đám mây. Các tình huống áp dụng:

1. Nhu cầu co giãn: Tài nguyên cần được điều chỉnh linh hoạt dựa trên tải.

2. Mở rộng quy mô nhanh chóng: Tốc độ tăng trưởng kinh doanh nhanh, đòi hỏi phải mở rộng hệ thống nhanh chóng.

3. Tối ưu hóa chi phí: Nhằm mục đích giảm chi phí CNTT thông qua mô hình trả tiền theo mức sử dụng.

2. Triển khai cục bộ/mạng nội bộ:

Mô hình quy mô lớn DeepSeek được triển khai trên các máy chủ doanh nghiệp nội bộ hoặc trung tâm dữ liệu, với dữ liệu và ứng dụng chạy hoàn toàn trong mạng nội bộ của doanh nghiệp. Các tình huống áp dụng:

1. Độ nhạy dữ liệu: Yêu cầu bảo mật dữ liệu cao đòi hỏi phải có toàn quyền kiểm soát dữ liệu.

2. Yêu cầu tuân thủ: Phải đáp ứng các tiêu chuẩn quy định cụ thể của ngành hoặc khu vực.

3. Hạn chế về mạng: Môi trường mạng nội bộ không thể kết nối với mạng bên ngoài.

3. Triển khai biên:

Mô hình quy mô lớn DeepSeek được triển khai trên các nút biên gần nguồn dữ liệu, giúp giảm độ trễ truyền dữ liệu. Các tình huống áp dụng:

1. Nhu cầu về độ trễ thấp: Các kịch bản như IoT hoặc giám sát thời gian thực đòi hỏi phản hồi nhanh chóng.

2. Băng thông hạn chế: Chi phí truyền dữ liệu cao hoặc băng thông hạn chế khiến điện toán biên trở nên lý tưởng để giảm tải lên.

3. Hoạt động ngoại tuyến: Phải hoạt động bình thường trong điều kiện mạng không ổn định hoặc ngoại tuyến.

4. Triển khai kết hợp:

Kết hợp triển khai cục bộ và đám mây, với các bộ phận của hệ thống mô hình quy mô lớn DeepSeek trên đám mây và các bộ phận tại chỗ. Các tình huống áp dụng:

1. Nhu cầu linh hoạt: Một số dữ liệu yêu cầu xử lý cục bộ, trong khi các phần khác cần xử lý trên đám mây.

2. Giai đoạn chuyển tiếp: Phục vụ như một giải pháp chuyển tiếp khi di chuyển từ thiết lập cục bộ sang đám mây.

3. Phục hồi thảm họa: Thiết lập cục bộ và đám mây đóng vai trò sao lưu lẫn nhau để nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

5. Triển khai container/vi dịch vụ:

Hệ thống mô hình quy mô lớn DeepSeek được chia thành nhiều vi dịch vụ, được triển khai và quản lý bằng công nghệ vùng chứa (ví dụ: Docker). Các tình huống áp dụng:

1. Phát triển linh hoạt: Yêu cầu lặp lại nhanh chóng và phát hành các tính năng mới.

2. Cách ly tài nguyên: Các dịch vụ khác nhau cần môi trường thời gian chạy độc lập để tránh nhiễu.

3. Chia tỷ lệ đàn hồi: Cho phép mở rộng quy mô độc lập các dịch vụ cụ thể dựa trên nhu cầu.

6. Triển khai liên kết:

Nhiều hệ thống mô hình quy mô lớn DeepSeek độc lập cộng tác thông qua giao thức liên kết, chia sẻ dữ liệu và tài nguyên trong khi vẫn tự chủ. Các tình huống áp dụng:

1. Hợp tác giữa các tổ chức: Nhiều tổ chức cần chia sẻ dữ liệu trong khi vẫn duy trì sự quản lý độc lập.

2. Quyền riêng tư dữ liệu: Yêu cầu chia sẻ dữ liệu đồng thời bảo vệ quyền riêng tư.

3. Máy tính phân tán: Cần xử lý dữ liệu phân tán trên nhiều nút, chẳng hạn như học tập liên kết.

Từ đó có thể nhận xét chung:

Triển khai đám mây: Đạt được khả năng mở rộng linh hoạt và tối ưu hóa chi phí thông qua các nhà cung cấp đám mây.

Triển khai cục bộ/mạng nội bộ: Đảm bảo kiểm soát dữ liệu đầy đủ thông qua các trung tâm dữ liệu tại chỗ.

Triển khai biên: Cung cấp độ trễ thấp và xử lý thời gian thực thông qua các nút biên.

Triển khai kết hợp: Kết hợp các thiết lập cục bộ và đám mây để đáp ứng nhu cầu linh hoạt và khắc phục thảm họa.

Triển khai container/vi dịch vụ: Cho phép phát triển linh hoạt và cách ly tài nguyên thông qua công nghệ container và kiến trúc vi dịch vụ.

Triển khai liên kết: Tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các tổ chức và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu thông qua các giao thức liên kết và kiến trúc phân tán.

Người dùng doanh nghiệp có thể chọn chế độ triển khai phù hợp dựa trên nhu cầu cụ thể để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí hệ thống.

Vào ngày 2 tháng 2, Điện toán đám mây ZStack đã thông báo rằng nền tảng AI Infra của mình, ZStack AIOS, hỗ trợ đầy đủ việc triển khai tư nhân hóa các mẫu DeepSeek V3, R1 và Janus Pro. Nó tương thích với nhiều loại CPU/GPU trong nước và quốc tế, bao gồm Hygon, Ascend, NVIDIA và Intel.

Là chuyên gia cấp doanh nghiệp DeepSeek, ZStack AIOS không chỉ hỗ trợ đầy đủ sáu chế độ triển khai doanh nghiệp DeepSeek ở trên mà ở chế độ thứ năm, còn mở rộng ra ngoài việc triển khai container/microservices để hỗ trợ triển khai máy ảo và kim loại trần.

Là nền tảng AI Infra thế hệ tiếp theo, ZStack AIOS được nêu trong báo cáo vì những lợi thế tất cả trong một của nó, bao gồm lập kế hoạch tài nguyên máy tính, đào tạo và suy luận cho nhiều mô hình lớn khác nhau như DeepSeek và phát triển dịch vụ ứng dụng AI. Nó giúp người dùng doanh nghiệp cải thiện việc sử dụng phần cứng không đồng nhất và giảm chi phí AI; tăng tốc hợp tác đa mô hình để tối ưu hóa hiệu suất AI; và triển khai đo lường và tính phí trên toàn miền cho AI tự phục vụ, từ đó tăng tốc các ứng dụng AI cấp doanh nghiệp được tư nhân hóa.