Die Bereitstellung von Deepseek-R1 auf AWS gegenüber anderen Cloud-Anbietern beinhaltet mehrere wichtige Unterschiede, vor allem in Bezug auf Bereitstellungsoptionen, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kostenmanagement.
Bereitstellungsoptionen
- AWS: AWS bietet mehrere Bereitstellungsoptionen für Deepseek-R1 an, darunter Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker und Amazon EC2. Amazon Bedrock bietet eine vollständig verwaltete, serverlose Umgebung mit Sicherheits- und Kostenkontrollfunktionen für Unternehmensqualität [3] [4]. Sagemaker ermöglicht maßgeschneiderte Bereitstellungen mit großen Modellinferenzbehältern [11]. EC2 bietet ein traditionelles Virtual Machine -Setup für diejenigen, die mehr Kontrolle über ihre Infrastruktur bevorzugen [1].
- Andere Cloud-Anbieter: Während AWS eine breite Palette von Bereitstellungsoptionen bietet, bieten andere Cloud-Anbieter wie Azure und Digital Ocean in der Regel einfachere Bereitstellungen auf virtueller maschineller maschineller basierter Bereitstellung an. Diese Plattformen erfordern mehr manuelles Setup und Management im Vergleich zu den Managed Services von AWS [8].
Skalierbarkeit
- AWS: AWS bietet eine robuste Skalierbarkeit durch seine verwalteten Dienste wie Amazon Bedrock und Sagemaker. Diese Plattformen verarbeiten automatisch die Skalierung basierend auf Workload -Anforderungen und gewährleisten eine effiziente Ressourcenauslastung [4] [7]. Darüber hinaus bietet AWS den Zugriff auf Hochleistungs-GPU-Instanzen (z. B. TRN1-Instanzen) für anspruchsvolle KI-Workloads [7].
- Andere Cloud -Anbieter: Während Azure und digitales Ozean auch eine skalierbare Infrastruktur anbieten, erfordern sie häufig mehr manuelle Konfiguration, um die gleiche dynamische Skalierung wie AWS zu erreichen. Sie bieten jedoch Flexibilität bei der Auswahl von Hardwarekonfigurationen, die für bestimmte KI -Workloads optimiert werden können [8].
Sicherheit
- AWS: AWS bietet umfassende Sicherheitsfunktionen, insbesondere über Amazon Bedrock, einschließlich sensibler Informationsfilterung und anpassbarer Sicherheitskontrollen. Diese Funktionen sind besonders wertvoll für Organisationen, die in regulierten Umgebungen tätig sind [3]. AWS unterstützt auch die sichere Modellbereitstellung von privaten S3 -Eimer und ermöglicht vor dem Einsatz Anfälligkeitsscans [6].
- Andere Cloud -Anbieter: Während andere Cloud -Anbieter robuste Sicherheitsfunktionen anbieten, entsprechen sie möglicherweise nicht mit der Integration und Anpassung, die in den Managed Services von AWS verfügbar ist. Sie bieten jedoch häufig starke Optionen für Netzwerksicherheit und Datenverschlüsselung, die so konfiguriert werden können, dass sie bestimmte Sicherheitsanforderungen entsprechen [8].
Kostenmanagement
- AWS: AWS bietet kostengünstige Optionen über seine Managed Services, mit denen die Ressourcennutzung auf der Grundlage der Arbeitsbelastungsanforderungen automatisch optimiert werden kann. Dies hilft bei der effizienten Verwaltung der Kosten, insbesondere bei schwankenden Workloads [3] [4].
- Andere Cloud-Anbieter: Andere Anbieter berechnen in der Regel auf der Grundlage der Ressourcenverwendung, was für stabile Workloads kostengünstig sein kann, es jedoch möglicherweise sorgfältiger Planung erfordern, um unerwartete Kosten während der Spitzennutzungszeiten zu vermeiden. Sie bieten jedoch häufig flexible Preismodelle an, die auf bestimmte Budgetbeschränkungen zugeschnitten werden können [8].
Zusammenfassend bietet das Einsatz von Deepseek-R1 auf AWS ein breiteres Spektrum an Bereitstellungsoptionen, verbesserte Skalierbarkeit und robuste Sicherheitsfunktionen im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern. Andere Anbieter können jedoch weiterhin kostengünstige und anpassbare Lösungen für bestimmte Betriebsbedürfnisse bereitstellen.
Zitate:
[1] https://community.aws/content/2seuHqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://www.popai.pro/resources/undarching-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-andeployment-options/
[3] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-fely-managed-amazon-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distilla-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://prredibase.com/blog/how-todedeploy-yepseek-models-in-your-cloud-without-losing-your-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-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-loud-deployment/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[10] https://www.oneclickitolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lms-yepseek-r1-comparison
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/