国际数据公司IDC近日发文《DeepSeek爆火的背后，大模型/生成式AI市场生态潜在影响引人关注》表示：

　　“大模型的部署过程需同时满足高并发与低延迟的严苛要求，并需全面考量数据安全、隐私保障、资源弹性扩展以及系统维护等多重因素，DeepSeek推出了多种部署模式许可也挑战了全球大模型技术提供商的主要商业化方法，目前推出的方式有云端部署、本地/内网部署、边缘部署、混合部署、容器化/微服务部署，以及联邦部署模式等。”

　　由此可见，对于企业用户，DeepSeek大模型的部署方式主要有以上6种。那么，这6种模式各有什么特点，又分别适用于什么场景呢？

　　1.云端部署：DeepSeek大模型部署在公有云或私有云上，利用云厂商的基础设施和资源。适用场景：

　　2.本地/内网部署：DeepSeek大模型部署在企业内部服务器或数据中心，数据和应用完全在企业内网中运行。适用场景：

　　3.边缘部署：将DeepSeek大模型部署在靠近数据源的边缘节点，减少数据传输延迟。适用场景：

　　4. 混合部署：结合云端和本地部署，DeepSeek大模型部分系统在云端，部分在本地。适用场景：

　　5. 容器化/微服务部署：将DeepSeek大模型系统拆分为多个微服务，使用容器技术（如Docker）进行部署和管理。适用场景：

　　6. 联邦部署：DeepSeek大模型多个独立系统通过联邦协议协作，共享数据和资源，但各自保持独立。适用场景：

　　云轴科技ZStack 2月2日宣布AI Infra 平台智塔全面支持企业私有化部署 DeepSeek V3/R1/ Janus Pro三种模型，并可基于海光、昇腾、英伟达、英特尔等多种国内外 CPU/GPU 适配。

　　作为DeepSeek企业级专家，ZStack智塔不仅可以全面支持以上6种DeepSeek企业部署模式，在第5种模式上不仅可以支Kaiyun持容器化/微服务部署，也可支持虚拟机、裸金属部署。

　　作为新一代AI Infra平台，ZStack 智塔以其算力调度、DeepSeek等各种大模型训推、AI应用服务开发的All-in-One一站式平台优势入选该报告，可以帮助企业用户提升异构硬件利用率，降低AI成本；多模型协同加速，优化AI性能；全域计量计费，实现AI自服化，从而加速AI私有化企业级应用。