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国际数据公司（IDC）最近发表了一篇题为《DeepSeek激增背后：对大规模模型/生成性AI市场生态系统的潜在影响引起关注》的文章，指出：
“大规模模型的部署过程必须同时满足高并发和低延迟的严格要求，同时全面考虑数据安全、隐私保护、资源可扩展性和系统维护等多个因素。DeepSeek引入了各种部署模式许可，挑战了全球大规模模型技术提供商的主要商业化方法。当前的提供包括云部署、本地/内网部署、边缘部署、混合部署、容器化/微服务部署和联合部署模式。”
从这一点来看，对于企业用户来说，DeepSeek的大规模模型部署选项主要包括上述六种类型。那么，这六种模式的特点是什么，它们最适合哪些场景呢？
1. 云部署：
DeepSeek大规模模型部署在公共或私有云上，利用云提供商的基础设施和资源。适用场景：
1. 弹性需求：资源需要根据负载动态调整。
2. 快速扩展：业务增长迅速，需要快速系统扩展。
3. 成本优化：旨在通过按需付费模式降低IT成本。
2. 本地/内网部署：
DeepSeek大规模模型部署在企业内部服务器或数据中心上，数据和应用程序完全在企业内网上运行。适用场景：
1. 数据敏感性：高数据安全要求需要完全控制数据。
2. 合规要求：必须满足特定行业或地区监管标准。
3. 网络限制：内网环境无法连接到外部网络。
3. 边缘部署：
DeepSeek大规模模型部署在靠近数据源的边缘节点上，减少数据传输延迟。适用场景：
1. 低延迟需求：如物联网或实时监控等需要快速响应的场景。
2. 有限带宽：高数据传输成本或受限带宽使边缘计算成为减少上传的理想选择。
3. 离线操作：必须在不稳定或离线网络条件下正常运行。
4. 混合部署：
结合云和本地部署，部分DeepSeek大规模模型系统在云端，部分在本地。适用场景：
1. 灵活需求：一些数据需要本地处理，而其他部分需要云处理。
2. 过渡阶段：作为从本地迁移到云设置的过渡解决方案。
3. 灾难恢复：本地和云设置作为相互备份，增强系统可靠性。
5. 容器化/微服务部署：
DeepSeek大规模模型系统被分割成多个微服务，使用容器技术（例如Docker）进行部署和管理。适用场景：
1. 敏捷开发：需要快速迭代和发布新功能。
2. 资源隔离：不同服务需要独立的运行时环境以避免干扰。
3. 弹性扩展：允许根据需求独立扩展特定服务。
6. 联合部署：
多个独立的DeepSeek大规模模型系统通过联合协议协作，共享数据和资源，同时保持自治。适用场景：
1. 跨组织协作：多个组织需要共享数据，同时保持独立管理。
2. 数据隐私：需要在保护隐私的同时共享数据。
3. 分布式计算：需要在多个节点上进行分布式数据处理，例如联合学习。
从这可以大致观察到：
云部署：通过云提供商实现弹性扩展和成本优化。
本地/内网部署：通过本地数据中心确保完全的数据控制。
边缘部署：通过边缘节点提供低延迟和实时处理。
混合部署：结合本地和云设置，满足灵活性和灾难恢复需求。
容器化/微服务部署：通过容器技术和微服务架构实现敏捷开发和资源隔离。
联合部署：通过联合协议和分布式架构促进跨组织协作和数据隐私保护。
企业用户可以根据具体需求选择合适的部署模式，以优化系统性能和成本。
2月2日，ZStack云计算宣布其AI基础设施平台ZStack AIOS全面支持DeepSeek V3、R1和Janus Pro模型的私有化部署。它与国内外多种CPU/GPU兼容，包括Hygon、Ascend、NVIDIA和Intel。
作为DeepSeek企业级专家，ZStack AIOS不仅全面支持上述六种DeepSeek企业部署模式，而且在第五种模式中，还扩展了容器化/微服务部署，支持虚拟机和裸机部署。
作为下一代AI基础设施平台，ZStack AIOS因其一体化优势而被报告突出，包括计算资源调度、训练和推理各种大型模型如DeepSeek，以及AI应用服务开发。它帮助企业用户提高异构硬件利用率，降低AI成本；加速多模型协作以优化AI性能；并实施全域计量和计费，实现自助AI，从而加快私有化企业级AI应用。