Chuỗi kiến thức | 6 mô hình triển khai doanh nghiệp DeepSeek chính

IDC gần đây đã xuất bản một bài báo có tiêu đề “Đằng sau sự bùng nổ của DeepSeek: Tác động tiềm tàng của hệ sinh thái thị trường AI mô hình lớn/sáng tạo” thảo luận:

"Quy trình triển khai cho các mô hình lớn phải đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về tính đồng thời cao và độ trễ thấp, đồng thời xem xét các yếu tố như bảo mật dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, khả năng mở rộng tài nguyên và bảo trì hệ thống. DeepSeek đã giới thiệu nhiều mô hình triển khai khác nhau, thách thức các phương pháp thương mại hóa chính của các nhà cung cấp công nghệ mô hình lớn trên toàn cầu. Hiện tại, các phương pháp triển khai có sẵn bao gồm triển khai đám mây, triển khai cục bộ/mạng nội bộ, triển khai biên, triển khai kết hợp, triển khai container/vi dịch vụ và các mô hình triển khai liên kết."

Như đã thấy, đối với người dùng doanh nghiệp, việc triển khai mô hình lớn DeepSeek chủ yếu có sáu mô hình được liệt kê ở trên. Vậy đặc điểm của từng mô hình này là gì và chúng có thể áp dụng cho những trường hợp nào?

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

l Nhu cầu co giãn: Yêu cầu điều chỉnh tài nguyên động dựa trên tải.

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

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

l Độ nhạy dữ liệu: Yêu cầu bảo mật dữ liệu cao và toàn quyền kiểm soát dữ liệu.

l Yêu cầu tuân thủ: Cần phải đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ của ngành hoặc khu vực cụ thể.

l Giới hạn mạng: Môi trường mạng nội bộ không thể kết nối với mạng bên ngoài.

3、Triển khai biên: Triển khai các mô hình DeepSeek lớn trên các nút biên gần nguồn dữ liệu để giảm độ trễ truyền dữ liệu. Các tình huống áp dụng:

l Yêu cầu độ trễ thấp: Dành cho các tình huống yêu cầu phản hồi nhanh, chẳng hạn như IoT hoặc giám sát thời gian thực.

l Băng thông hạn chế: Khi chi phí truyền dữ liệu cao hoặc băng thông bị hạn chế, điện toán biên có thể giảm tải lên dữ liệu.

l Hoạt động ngoại tuyến: Yêu cầu hoạt động liên tục ngay cả khi mạng không ổn định hoặc ngoại tuyến.

4、Triển khai kết hợp: Kết hợp triển khai trên đám mây và cục bộ, trong đó một số hệ thống của các mô hình lớn DeepSeek nằm trên đám mây và các hệ thống khác là tại chỗ. Các tình huống áp dụng:

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

l Giai đoạn chuyển tiếp: Khi di chuyển từ hệ thống cục bộ sang hệ thống dựa trên đám mây, việc triển khai kết hợp có thể đóng vai trò là một quá trình chuyển đổi.

l Khắc phục thảm họa: Sao lưu giữa hệ thống cục bộ và đám mây giúp nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

5、Triển khai container/vi dịch vụ: Chia hệ thống mô hình lớn DeepSeek thành nhiều vi dịch vụ và sử dụng công nghệ vùng chứa (như Docker) để triển khai và quản lý. Các tình huống áp dụng:

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

l Cách ly tài nguyên: Các dịch vụ khác nhau yêu cầu môi trường hoạt động độc lập để tránh nhiễu.

l Tỉ lệ đàn hồi: Các dịch vụ cụ thể có thể được mở rộng quy mô độc lập theo nhu cầu.

6、Triển khai liên kết: Nhiều hệ thống độc lập của các mô hình lớn DeepSeek cộng tác thông qua các giao thức liên kết để chia sẻ dữ liệu và tài nguyên trong khi vẫn duy trì tính độc lập. Các tình huống áp dụng:

l Hợp tác xuyên tổ chức: Nhiều tổ chức cần chia sẻ dữ liệu nhưng vẫn duy trì sự quản lý độc lập.

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

l Điện toán phân tán: Yêu cầu xử lý dữ liệu phân tán trên nhiều nút, chẳng hạn như học tập liên kết.

Như vậy, xét về mặt tổng quát:

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 hoàn toàn dữ liệu bằng cách sử dụng 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 cục bộ và đám mây để mang lại sự linh hoạt và khắc phục thảm họa.

Triển khai container/microservices tạo điều kiện cho sự phát triển linh hoạt và cách ly tài nguyên thông qua công nghệ vùng chứa và kiến trúc vi dịch vụ.

Triển khai liên kết cho phép cộng 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 mô hình triển khai phù hợp dựa trên nhu cầu cụ thể của mình để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí hệ thống.

Vào ngày 2 tháng 2, ZStack đã thông báo rằng nền tảng AI Infra của mình, AIOS, hỗ trợ đầy đủ việc triển khai riêng các mô hình DeepSeek V3, R1 và JanusPro. Nó tương thích với nhiều CPU/GPU khác nhau như của NVIDIA và Intel, giảm bớt rào cản cho người dùng doanh nghiệp triển khai và áp dụng DeepSeek một cách riêng tư.

Với tư cách là Chuyên gia triển khai tại chỗ của 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, nó có thể hỗ trợ triển khai container/microservices cũng như triển khai máy ảo và kim loại trần.

Là một chuyên gia doanh nghiệp DeepSeek, ZStack AIOS không chỉ hỗ trợ đầy đủ sáu mô hình triển khai doanh nghiệp DeepSeek được đề cập ở trên mà còn hỗ trợ triển khai container/microservices và máy ảo, triển khai kim loại trần theo mô hình thứ năm.

Là nền tảng AI Infra thế hệ tiếp theo, ZStack AIOS đã được đưa vào báo cáo vì những lợi thế của nền tảng tất cả trong một trong việc 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 có thể giúp người dùng doanh nghiệp cải thiện việc sử dụng phần cứng không đồng nhất, giảm chi phí AI, tăng tốc cộng tác đa mô hình, tối ưu hóa hiệu suất AI và cho phép đo lường và thanh toán toàn diện để đạt được khả năng tự phục vụ AI, từ đó đẩy nhanh quá trình tư nhân hóa AI cho các ứng dụng doanh nghiệp.