DeepSeek 的 R1 模型提供三种主要的部署选项：基于云的托管、本地部署和混合设置。每种方法都满足不同的技术、安全和可扩展性需求，使开发人员能够选择最适合其基础设施和用例的方案。以下是这些选项及其具体考虑因素的细分。
基于云的部署 R1 模型可以托管在主要的云平台（如 AWS、Azure 或 Google Cloud）上。此选项非常适合优先考虑可扩展性和易于管理的团队。例如，在支持 GPU 的 AWS EC2 实例上部署 R1 可以在高需求期间实现自动扩展。云提供商还提供托管的 Kubernetes 服务（例如 EKS、AKS）来协调容器化部署，从而简化负载平衡和更新。开发人员可以利用预配置的机器学习模板或使用 Terraform 等工具来自动执行基础设施设置。这种方法降低了前期硬件成本，并且适合具有可变工作负载的应用程序，例如需要弹性计算资源的面向客户的聊天机器人或分析工具。
本地部署 对于需要严格数据控制的组织，R1 模型可以在本地服务器或私有数据中心上运行。这涉及在内部硬件上使用 Docker 容器或 Kubernetes 集群部署模型。例如，医疗保健提供商可能会在本地集群中使用 NVIDIA GPU 来处理敏感的患者数据，同时遵守 HIPAA 等法规。TensorFlow Serving 或 FastAPI 等工具可以将模型包装到 REST API 中，以便与内部应用程序集成。网络隔离、加密和基于角色的访问等安全措施在这里至关重要。本地设置对于可预测的大容量工作负载具有成本效益，但需要持续维护，例如硬件升级和软件补丁。
混合部署 混合方法结合了云和本地基础设施。这对于平衡合规性和可扩展性非常有用。例如，金融机构可能会在本地处理交易以满足数据驻留法律，但在高峰时段使用云资源以获得额外的计算能力。AWS Outposts 或 Azure Stack 等技术可以在各种环境中实现一致的 API，从而简化混合工作流程。开发人员可以将 R1 模型设计为拆分工作负载——敏感任务在本地运行，而非关键操作使用云。此设置需要强大的同步（例如 VPN、数据复制）和监控工具（如 Prometheus）来跟踪跨环境的性能。混合部署提供了灵活性，但需要仔细规划以避免延迟或复杂性问题。