Implementar Deepseek-R1 en AWS versus otros proveedores de la nube implica varias diferencias clave, principalmente en términos de opciones de implementación, escalabilidad, seguridad y gestión de costos.
Opciones de implementación
- AWS: AWS ofrece múltiples opciones de implementación para Deepseek-R1, incluidos Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker y Amazon EC2. Amazon Bedrock proporciona un entorno totalmente administrado y sin servidor con funciones de seguridad y control de costos de grado empresarial [3] [4]. Sagemaker permite implementaciones más personalizadas utilizando contenedores de inferencia de modelos grandes [11]. EC2 proporciona una configuración de máquina virtual tradicional para aquellos que prefieren más control sobre su infraestructura [1].
- Otros proveedores de la nube: si bien AWS proporciona una amplia gama de opciones de implementación, otros proveedores de la nube como Azure y Digital Ocean generalmente ofrecen implementaciones virtuales basadas en máquinas más directas. Estas plataformas requieren más configuración y gestión manuales en comparación con los servicios administrados de AWS [8].
escalabilidad
- AWS: AWS ofrece una escalabilidad robusta a través de sus servicios administrados como Amazon Bedrock y Sagemaker. Estas plataformas manejan automáticamente la escala en función de las demandas de la carga de trabajo, asegurando la utilización eficiente de los recursos [4] [7]. Además, AWS proporciona acceso a instancias de GPU de alto rendimiento (por ejemplo, instancias TRN1) para exigir cargas de trabajo de IA [7].
- Otros proveedores de nubes: si bien Azure y Digital Ocean también ofrecen infraestructura escalable, a menudo requieren una configuración más manual para lograr el mismo nivel de escala dinámica que AWS. Sin embargo, proporcionan flexibilidad para elegir configuraciones de hardware que se pueden optimizar para cargas de trabajo de IA específicas [8].
Seguridad
- AWS: AWS proporciona características de seguridad integrales, especialmente a través de Amazon Bedrock, que incluye filtrado de información confidencial y controles de seguridad personalizables. Estas características son particularmente valiosas para las organizaciones que operan en entornos regulados [3]. AWS también admite la implementación del modelo seguro de los cubos S3 privados, lo que permite escaneos de vulnerabilidad antes del despliegue [6].
- Otros proveedores de la nube: si bien otros proveedores de la nube ofrecen características de seguridad sólidas, es posible que no coincidan con el nivel de integración y personalización disponible en los servicios administrados de AWS. Sin embargo, a menudo proporcionan una fuerte seguridad de red y opciones de cifrado de datos que se pueden configurar para satisfacer las necesidades de seguridad específicas [8].
Gestión de costos
- AWS: AWS ofrece opciones rentables a través de sus servicios administrados, que pueden optimizar automáticamente el uso de recursos en función de las demandas de la carga de trabajo. Esto ayuda a administrar los costos de manera eficiente, especialmente para fluctuar las cargas de trabajo [3] [4].
- Otros proveedores de la nube: otros proveedores generalmente cobran según el uso de recursos, que puede ser rentable para las cargas de trabajo estables, pero pueden requerir una planificación más cuidadosa para evitar costos inesperados durante los períodos de uso máximo. Sin embargo, a menudo proporcionan modelos de precios flexibles que se pueden adaptar a restricciones presupuestarias específicas [8].
En resumen, la implementación de Deepseek-R1 en AWS ofrece una gama más amplia de opciones de implementación, escalabilidad mejorada y características de seguridad robustas en comparación con otros proveedores de la nube. Sin embargo, otros proveedores aún pueden proporcionar soluciones rentables y personalizables para necesidades operativas específicas.
Citas:
[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-lyly-managed-amazon-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/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-sing-your-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-vscloud-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/
