最近DeepSeek在各大榜單中擊敗OpenAI，成為最熱門應用程式。
然而，公眾對於監管議題的擔憂可能影響DeepSeek的輸出質量，市場亟需一個沒有審查的DeepSeek版本。將DeepSeek託管於私人環境中似乎是一個解決方案，尤其對於那些高度重視數據安全性的人士而言。
託管一個自有大型語言模型（LLM）不僅僅是設置一個虛擬機或雲端實例訂閱，還有其他關鍵因素如網絡安全、身份驗證管理、防火牆等。儘管有這些因素，以下為您的快速參考表格。
| 要素 | 詳情 |
| 硬體配置 | 高性能CPU、大容量RAM、大量存儲空間 |
| 雲端服務提供商 | AWS、Azure、Google Cloud等 |
| 網絡安全 | 防火牆、入侵檢測及防禦系統（IDS/IPS） |
| 身份驗證管理 | 多因素身份驗證（MFA）、角色基礎訪問控制（RBAC） |
| 數據備份 | 定期數據備份、自動快照 |
| 計算擴展能力 | 調整計算資源以應對動態需求 |
| 實時監控 | 系統健康狀態監控、性能分析工具 |
| 服務持續性 | 高可用性方案、負載均衡 |
至於DeepSeek 各款LLM所需的計算能力，可參考我們的Facebook
最近DeepSeek在各大榜單中擊敗OpenAI，成為最熱門應用程式。
然而，公眾對於監管議題的擔憂可能影響DeepSeek的輸出質量，市場亟需一個沒有審查的DeepSeek版本。將DeepSeek託管於私人環境中似乎是一個解決方案，尤其對於那些高度重視數據安全性的人士而言。
託管一個自有大型語言模型（LLM）不僅僅是設置一個虛擬機或雲端實例訂閱，還有其他關鍵因素如網絡安全、身份驗證管理、防火牆等。儘管有這些因素，以下為您的快速參考表格。
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