Wdrażanie DeepSeek-R1 na AWS w porównaniu z innymi dostawcami chmury obejmuje kilka kluczowych różnic, przede wszystkim pod względem opcji wdrażania, skalowalności, bezpieczeństwa i zarządzania kosztami.
Opcje wdrażania
- AWS: AWS oferuje wiele opcji wdrażania dla DeepSeek-R1, w tym Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker i Amazon EC2. Amazon Bedrock zapewnia w pełni zarządzane, pozbawione serwera środowisko z funkcjami bezpieczeństwa i kontroli kosztów w klasie przedsiębiorstwa [3] [4]. SageMaker pozwala na bardziej spersonalizowane wdrożenia przy użyciu dużych kontenerów wnioskowania o dużych modelu [11]. EC2 zapewnia tradycyjną konfigurację maszyny wirtualnej dla tych, którzy preferują większą kontrolę nad infrastrukturą [1].
- Inni dostawcy chmur: podczas gdy AWS zapewnia szeroki zakres opcji wdrażania, inni dostawcy chmur, takich jak Azure i Digital Ocean, zwykle oferują prostsze wirtualne wdrożenia maszynowe. Platformy te wymagają bardziej ręcznej konfiguracji i zarządzania w porównaniu z usługami zarządzanymi AWS [8].
Skalowalność
- AWS: AWS oferuje solidną skalowalność dzięki zarządzanym usługom, takim jak Amazon Bedrock i Sagemaker. Platformy te automatycznie obsługują skalowanie w oparciu o wymagania obciążenia, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów [4] [7]. Ponadto AWS zapewnia dostęp do instancji GPU o wysokiej wydajności (np. TRN1) w celu wymagania obciążeń AI [7].
- Inni dostawcy chmur: Podczas gdy Azure i Digital Ocean oferują również skalowalną infrastrukturę, często wymagają bardziej ręcznej konfiguracji, aby osiągnąć ten sam poziom skalowania dynamicznego jak AWS. Zapewniają jednak elastyczność w wyborze konfiguracji sprzętowych, które można zoptymalizować pod kątem określonych obciążeń AI [8].
Bezpieczeństwo
- AWS: AWS zapewnia kompleksowe funkcje bezpieczeństwa, szczególnie poprzez Amazon Bedrock, który obejmuje poufne filtrowanie informacji i konfigurowalne kontrole bezpieczeństwa. Funkcje te są szczególnie cenne dla organizacji działających w środowiskach regulowanych [3]. AWS obsługuje również bezpieczne wdrożenie modelu z prywatnych wiader S3, umożliwiając skanowanie podatności przed wdrożeniem [6].
- Inni dostawcy usług w chmurze: Podczas gdy inni dostawcy usług w chmurze oferują solidne funkcje bezpieczeństwa, mogą nie pasować do poziomu integracji i dostosowywania dostępnych w usługach zarządzanych AWS. Często jednak zapewniają silne opcje bezpieczeństwa sieci i szyfrowania danych, które można skonfigurować w celu zaspokojenia określonych potrzeb bezpieczeństwa [8].
Zarządzanie kosztami
- AWS: AWS oferuje opłacalne opcje za pośrednictwem zarządzanych usług, które mogą automatycznie optymalizować wykorzystanie zasobów w oparciu o wymagania dotyczące obciążenia. Pomaga to w efektywnym zarządzaniu kosztami, szczególnie w przypadku wahań obciążeń [3] [4].
- Inni dostawcy usług w chmurze: Inni dostawcy zwykle pobierają opłaty na podstawie wykorzystania zasobów, co może być opłacalne dla stabilnych obciążeń, ale mogą wymagać bardziej starannego planowania, aby uniknąć nieoczekiwanych kosztów w okresach szczytowych. Często jednak zapewniają elastyczne modele cenowe, które można dostosować do określonych ograniczeń budżetowych [8].
Podsumowując, wdrażanie DeepSeek-R1 na AWS oferuje szerszy zakres opcji wdrażania, zwiększoną skalowalność i solidne funkcje bezpieczeństwa w porównaniu z innymi dostawcami chmur. Jednak inni dostawcy mogą nadal zapewniać opłacalne i konfigurowalne rozwiązania dla określonych potrzeb operacyjnych.
Cytaty:
[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-lyfuld-managed-amazon-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[5] https://predibase.com/blog/how-to-deloope-deepseek-models-in-your-bloud-withouthouting-your-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-row-available-on-aws/
[8] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-bloud-deployment/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[10] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-bloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/