Hosting DeepSeek we własnej infrastrukturze

Dlaczego DeepSeek jest istotny dla firm

DeepSeek udowodnił swoimi modelami open source, że wydajne LLM nie muszą pochodzić wyłącznie od OpenAI czy Google. DeepSeek R1 osiąga w wielu benchmarkach poziom GPT-4 - przy znacznie niższych kosztach operacyjnych i z pełną przejrzystością kodu modelu.

Dla firm jest to istotne, ponieważ tworzy realną możliwość wyboru: zamiast wiązać się z jednym dostawcą LLM, organizacje mogą uruchamiać różne modele równolegle, porównywać je i dla każdego przypadku użycia stosować najlepiej dopasowany model.

Zasadnicze pytanie nie brzmi, czy DeepSeek jest wystarczająco dobry. Pytanie brzmi, jak firma eksploatuje LLM tak, aby suwerenność danych, compliance i przyszłościowość były zagwarantowane - niezależnie od tego, który model jest aktualnie wiodący.

Trzy opcje hostingu w porównaniu

Azure: integracja enterprise jako mocna strona

Azure AI Foundry oferuje DeepSeek jako zarządzane wdrożenie. Zaleta dla firm z istniejącym środowiskiem Microsoft: integracja z Azure Entra ID (dawniej Azure AD), istniejące konfiguracje sieciowe i bezpieczeństwa oraz wybór regionu dla rezydencji danych w UE. Instancje GPU (A100, H100) są dostępne w modelu pay-as-you-go lub Provisioned Throughput.

Wada: vendor lock-in na poziomie Azure. Późniejsze przejście do GCP lub Self-Hosted wymaga przebudowy warstwy wdrożeniowej - chyba że architektura jest od początku zaprojektowana jako agnostyczna wobec modeli i platform.

GCP: elastyczność i natywny Kubernetes

Google Cloud Platform oferuje przez Vertex AI zarządzane wdrożenia modeli open source. Mocna strona leży w architekturze natywnej dla Kubernetes: firmy już korzystające z GKE (Google Kubernetes Engine) mogą uruchamiać LLM jako kontenery obok istniejących usług. Opcje TPU stanowią alternatywę dla GPU NVIDIA.

Self-Hosted: maksymalna kontrola

Dla firm z najsurowszymi wymogami ochrony danych - na przykład w sektorze finansowym lub ochronie zdrowia - Self-Hosting to konsekwentny wybór. Modele DeepSeek działają na własnych serwerach lub w prywatnym centrum danych, bez jakiejkolwiek zależności od chmury. Kompromis: wyższe nakłady operacyjne na zarządzanie sprzętem, aktualizacje i skalowanie.

Wszystkie trzy opcje są technicznie równoważne. Nie ma kompromisów architektonicznych przy Self-Hosting. Decyzja zależy od istniejącego krajobrazu IT, wymogów compliance i wewnętrznego modelu operacyjnego.

Dlaczego decyzja o hostingu nie jest najważniejsza

Większość artykułów o hostingu LLM kończy się na decyzji o hostingu. Ale dla firm hosting to tylko fundament - prawdziwe pytania pojawiają się potem.

Jak sterować tym, który model jest używany do jakiego przypadku użycia? Jak logować prompty i odpowiedzi bez naruszania danych pracowników? Jak zapewnić Radzie Zakładowej przejrzystość nad wdrożeniem AI? Jak przeprowadzić zmianę modelu bez zmiany interfejsu dla 5000 pracowników?

To nie są pytania o hosting. To pytania o architekturę i governance. I dokładnie tutaj infrastruktura AI klasy enterprise różni się od hostowanego modelu.

Architektura agnostyczna wobec modeli jako strategia

Krajobraz LLM zmienia się szybciej niż jakikolwiek cykl zakupowy w korporacji. To, co dziś jest state-of-the-art, może za sześć miesięcy zostać wyparte przez nowy model. Kto buduje całą infrastrukturę na DeepSeek - lub na GPT-4, lub na Claude - ponosi ryzyko strategiczne.

Architektura agnostyczna wobec modeli oddziela warstwę użytkową od warstwy modeli. Pracownicy korzystają z ujednoliconego interfejsu czatu. Za nim warstwa orkiestracji routuje między różnymi modelami: DeepSeek do kosztowo efektywnej analizy tekstu, Claude do złożonych zadań rozumowania, GPT-4o do aplikacji multimodalnych, Llama lub Mistral do wyspecjalizowanych domen.

Zmiany modeli, porównania i testy A/B odbywają się w warstwie orkiestracji - przejrzyście dla użytkowników, audytowalnie dla IT, identyfikowalnie dla Rady Zakładowej.

DeepSeek jako komponent, nie platforma

DeepSeek to wydajny model. Ale żaden model sam w sobie nie rozwiązuje problemu enterprise. Firmy potrzebują nie hostowanego LLM, lecz infrastruktury, w której LLM pracują jako komponenty - osadzone w Governance by Design, zintegrowane z istniejącymi systemami, rozszerzalne o agentów AI, którzy przetwarzają dokumenty i orkiestrują przepływy pracy.

Decision Layer oddziela analizę LLM od decyzji biznesowej. Model przygotowuje, człowiek decyduje - z kompletnym Audit Trail.

W Gosign budujemy tę infrastrukturę AI: agnostyczną wobec modeli, zgodną z RODO, na Azure, GCP lub Self-Hosted. DeepSeek to jeden z wielu komponentów. Architektura robi różnicę.