AWSと他のクラウドプロバイダーにDeepSeek-R1を展開するには、主に展開オプション、スケーラビリティ、セキュリティ、およびコスト管理の観点から、いくつかの重要な違いが含まれます。
##展開オプション
-AWS：AWSは、Amazon Bedrock、Amazon Sagemaker、Amazon EC2など、DeepSeek-R1の複数の展開オプションを提供しています。 Amazon Bedrockは、エンタープライズグレードのセキュリティとコスト制御機能を備えた、完全に管理されたサーバーレス環境を提供します[3] [4]。 Sagemakerでは、大規模なモデル推論コンテナを使用して、よりカスタマイズされた展開を可能にします[11]。 EC2は、インフラストラクチャをより制御することを好む人に、従来の仮想マシンのセットアップを提供します[1]。
- その他のクラウドプロバイダー：AWSは幅広い展開オプションを提供しますが、AzureやDigital Oceanなどの他のクラウドプロバイダーは通常、より簡単な仮想マシンベースの展開を提供します。これらのプラットフォームは、AWSのマネージドサービスと比較して、より手動のセットアップと管理が必要です[8]。
##スケーラビリティ
-AWS：AWSは、Amazon BedrockやSagemakerなどの管理されたサービスを通じて堅牢なスケーラビリティを提供します。これらのプラットフォームは、ワークロードの需要に基づいてスケーリングを自動的に処理し、効率的なリソース利用を確保します[4] [7]。さらに、AWSは、AIワークロードを要求するために、高性能GPUインスタンス(TRN1インスタンスなど)へのアクセスを提供します[7]。
- その他のクラウドプロバイダー：AzureとDigital Oceanもスケーラブルなインフラストラクチャを提供していますが、AWSと同じレベルの動的スケーリングを実現するために、より多くの手動構成が必要です。ただし、特定のAIワークロードに最適化できるハードウェア構成を選択する柔軟性を提供します[8]。
＃＃ 安全
-AWS：AWSは、特にAmazon Bedrockを介して包括的なセキュリティ機能を提供します。これには、機密情報フィルタリングとカスタマイズ可能なセキュリティコントロールが含まれます。これらの機能は、規制された環境で運営されている組織にとって特に価値があります[3]。 AWSは、プライベートS3バケットからの安全なモデルの展開もサポートしており、展開前に脆弱性スキャンを可能にします[6]。
- 他のクラウドプロバイダー：他のクラウドプロバイダーは堅牢なセキュリティ機能を提供しますが、AWSのマネージドサービスで利用可能な統合とカスタマイズのレベルと一致しない場合があります。ただし、多くの場合、特定のセキュリティニーズを満たすように構成できる強力なネットワークセキュリティおよびデータ暗号化オプションを提供します[8]。
##コスト管理
-AWS：AWSは、マネージドサービスを通じて費用対効果の高いオプションを提供します。これにより、ワークロードの需要に基づいてリソース使用量を自動的に最適化できます。これは、特にワークロードを変動させるためにコストを効率的に管理するのに役立ちます[3] [4]。
- その他のクラウドプロバイダー：他のプロバイダーは通常、リソースの使用量に基づいて充電します。これは、安定したワークロードでは費用対効果が高い場合がありますが、ピーク使用期間中に予期しないコストを回避するためにより慎重な計画が必要になる場合があります。ただし、多くの場合、特定の予算の制約に合わせて調整できる柔軟な価格設定モデルを提供します[8]。
要約すると、AWSにDeepSeek-R1を展開することで、他のクラウドプロバイダーと比較して、より広範な展開オプション、強化されたスケーラビリティ、および堅牢なセキュリティ機能が提供されます。ただし、他のプロバイダーは、特定の運用上のニーズに対応する費用対効果の高いカスタマイズ可能なソリューションを依然として提供できます。
引用：
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifwswswckzmx585jcksgn/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-fuly-manage-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-lama-models with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://predibase.com/blog/how-to-deploy-deepseek-models-in your-cloud-without-losing your-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-abailable-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-inference-container/