Le déploiement de Deepseek-R1 sur AWS par rapport aux autres fournisseurs de cloud implique plusieurs différences clés, principalement en termes d'options de déploiement, d'évolutivité, de sécurité et de gestion des coûts.
Options de déploiement
- AWS: AWS propose plusieurs options de déploiement pour Deepseek-R1, y compris le substratum rocheux d'Amazon, Amazon Sagemaker et Amazon EC2. Amazon Bedrock fournit un environnement entièrement géré et sans serveur avec des fonctionnalités de sécurité et de contrôle des coûts de qualité entreprise [3] [4]. SageMaker permet des déploiements plus personnalisés à l'aide de grands conteneurs d'inférence de modèle [11]. EC2 fournit une configuration de machine virtuelle traditionnelle pour ceux qui préfèrent plus de contrôle à leur infrastructure [1].
- Autres fournisseurs de cloud: tandis que AWS offre une large gamme d'options de déploiement, d'autres fournisseurs de cloud comme Azure et Digital Ocean offrent généralement des déploiements virtuels virtuels plus simples. Ces plateformes nécessitent plus de configuration et de gestion manuelles par rapport aux services gérés d'AWS [8].
évolutivité
- AWS: AWS offre une évolutivité solide à travers ses services gérés comme le fondement d'Amazon et SageMaker. Ces plates-formes gèrent automatiquement la mise à l'échelle en fonction des demandes de charge de travail, garantissant une utilisation efficace des ressources [4] [7]. De plus, AWS donne accès à des instances GPU haute performance (par exemple, les instances Trn1) pour exiger les charges de travail AI [7].
- Autres fournisseurs de cloud: Bien qu'Azure et Digital Ocean proposent également une infrastructure évolutive, ils nécessitent souvent une configuration manuelle plus pour atteindre le même niveau de mise à l'échelle dynamique que AWS. Cependant, ils offrent une flexibilité dans le choix des configurations matérielles qui peuvent être optimisées pour des charges de travail AI spécifiques [8].
Sécurité
- AWS: AWS propose des fonctionnalités de sécurité complètes, en particulier via Amazon Bedrock, qui comprend un filtrage d'informations sensible et des contrôles de sécurité personnalisables. Ces fonctionnalités sont particulièrement utiles pour les organisations opérant dans des environnements réglementés [3]. AWS prend également en charge le déploiement de modèle sécurisé à partir de seaux S3 privés, permettant des analyses de vulnérabilité avant le déploiement [6].
- Autres fournisseurs de cloud: Bien que d'autres fournisseurs de cloud offrent des fonctionnalités de sécurité robustes, ils pourraient ne pas correspondre au niveau d'intégration et de personnalisation disponible dans les services gérés d'AWS. Cependant, ils offrent souvent des options de sécurité et de chiffrement de données solides et de données qui peuvent être configurées pour répondre aux besoins de sécurité spécifiques [8].
Gestion des coûts
- AWS: AWS offre des options rentables grâce à ses services gérés, qui peuvent optimiser automatiquement l'utilisation des ressources en fonction des demandes de charge de travail. Cela aide à gérer efficacement les coûts, en particulier pour fluctuer les charges de travail [3] [4].
- Autres fournisseurs de cloud: D'autres fournisseurs facturent généralement en fonction de l'utilisation des ressources, qui peuvent être rentables pour les charges de travail stables, mais peuvent nécessiter une planification plus prudente pour éviter les coûts inattendus pendant les périodes de pointe. Cependant, ils fournissent souvent des modèles de tarification flexibles qui peuvent être adaptés à des contraintes budgétaires spécifiques [8].
En résumé, le déploiement de Deepseek-R1 sur AWS offre une gamme plus large d'options de déploiement, une évolutivité améliorée et des fonctionnalités de sécurité robustes par rapport aux autres fournisseurs de cloud. Cependant, d'autres fournisseurs peuvent toujours fournir des solutions rentables et personnalisables pour des besoins opérationnels spécifiques.
Citations:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://www.popai.pro/resources/Understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[3] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ly-managed-amazon-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-constom-model-import/
[5] https://predibase.com/blog/how-to-deploy-deepseek-models-in-your-cloud-without loss-your-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-cloud-deployment/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[10] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-Comparison
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/