AWS와 기타 클라우드 제공 업체에 DeepSeek-R1을 배포하려면 주로 배포 옵션, 확장 성, 보안 및 비용 관리 측면에서 몇 가지 주요 차이점이 필요합니다.
배포 옵션
-AWS : AWS는 Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker 및 Amazon EC2를 포함한 DeepSeek-R1에 대한 여러 배포 옵션을 제공합니다. Amazon Bedrock은 엔터프라이즈 등급 보안 및 비용 관리 기능을 갖춘 완전 관리되는 서버리스 환경을 제공합니다 [3] [4]. Sagemaker는 대형 모델 추론 컨테이너를 사용하여보다 맞춤형 배포를 허용합니다 [11]. EC2는 인프라를 더 많이 제어하는 사람들에게 기존 가상 머신 설정을 제공합니다 [1].
- 기타 클라우드 제공 업체 : AWS는 광범위한 배포 옵션을 제공하지만 Azure 및 Digital Ocean과 같은 다른 클라우드 제공 업체는 일반적으로보다 간단한 가상 머신 기반 배포를 제공합니다. 이 플랫폼은 AWS의 관리 서비스에 비해 더 많은 수동 설정 및 관리가 필요합니다 [8].
확장 성
-AWS : AWS는 Amazon Bedrock 및 Sagemaker와 같은 관리 서비스를 통해 강력한 확장 성을 제공합니다. 이 플랫폼은 워크로드 요구에 따라 스케일링을 자동으로 처리하여 효율적인 리소스 활용을 보장합니다 [4] [7]. 또한 AWS는 AI 워크로드를 요구하는 고성능 GPU 인스턴스 (예 : TRN1 인스턴스)에 대한 액세스를 제공합니다 [7].
- 기타 클라우드 제공 업체 : Azure 및 Digital Ocean도 확장 가능한 인프라를 제공하지만 AWS와 동일한 수준의 동적 스케일링을 달성하기 위해 더 많은 수동 구성이 필요합니다. 그러나 특정 AI 워크로드에 최적화 할 수있는 하드웨어 구성을 선택할 때 유연성을 제공합니다 [8].
보안
-AWS : AWS는 특히 민감한 정보 필터링 및 사용자 정의 가능한 보안 컨트롤이 포함 된 Amazon Bedrock을 통해 포괄적 인 보안 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 특히 규제 환경에서 운영되는 조직에 유용합니다 [3]. AWS는 또한 개인 S3 버킷의 보안 모델 배포를 지원하므로 배포 전에 취약점 스캔을 허용합니다 [6].
- 기타 클라우드 제공 업체 : 다른 클라우드 제공 업체는 강력한 보안 기능을 제공하지만 AWS의 관리 서비스에서 사용 가능한 통합 및 사용자 정의 수준과 일치하지 않을 수 있습니다. 그러나 특정 보안 요구를 충족하도록 구성 할 수있는 강력한 네트워크 보안 및 데이터 암호화 옵션을 제공합니다 [8].
비용 관리
-AWS : AWS는 관리 서비스를 통해 비용 효율적인 옵션을 제공하며 워크로드 요구에 따라 자동으로 리소스 사용량을 최적화 할 수 있습니다. 이것은 특히 워크로드 변동에 비용을 효율적으로 관리하는 데 도움이됩니다 [3] [4].
- 기타 클라우드 제공 업체 : 다른 공급 업체는 일반적으로 자원 사용에 따라 청구되며, 이는 안정적인 작업량에 비용 효율적일 수 있지만 최대 사용 기간 동안 예기치 않은 비용을 피하기 위해보다 신중한 계획이 필요할 수 있습니다. 그러나 그들은 종종 특정 예산 제약 조건에 맞게 맞춤화 할 수있는 유연한 가격 책정 모델을 제공합니다 [8].
요약하면 AWS에 DeepSeek-R1을 배포하면 다른 클라우드 제공 업체에 비해 광범위한 배포 옵션, 확장 성 및 강력한 보안 기능이 제공됩니다. 그러나 다른 공급 업체는 여전히 특정 운영 요구에 대한 비용 효율적이고 맞춤형 솔루션을 제공 할 수 있습니다.
인용 :
[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-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://predibase.com/blog/how-to-deploy-deepseek-models-in-your-cloud-without-losing-losing-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-oaws/
[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-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
