Menyebarkan Deepseek-R1 pada AWS versus penyedia cloud lainnya melibatkan beberapa perbedaan utama, terutama dalam hal opsi penyebaran, skalabilitas, keamanan, dan manajemen biaya.
Opsi penempatan ##
- AWS: AWS menawarkan beberapa opsi penyebaran untuk Deepseek-R1, termasuk Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker, dan Amazon EC2. Amazon Bedrock menyediakan lingkungan tanpa server yang sepenuhnya dikelola dengan fitur keamanan dan kontrol biaya perusahaan [3] [4]. Sagemaker memungkinkan penyebaran yang lebih disesuaikan menggunakan wadah inferensi model besar [11]. EC2 menyediakan pengaturan mesin virtual tradisional untuk mereka yang lebih suka kontrol lebih besar daripada infrastruktur mereka [1].
- Penyedia cloud lainnya: Sementara AWS menyediakan berbagai pilihan penyebaran, penyedia cloud lainnya seperti Azure dan Digital Ocean biasanya menawarkan penyebaran berbasis mesin virtual yang lebih mudah. Platform ini membutuhkan lebih banyak pengaturan dan manajemen manual dibandingkan dengan layanan terkelola AWS [8].
skalabilitas
- AWS: AWS menawarkan skalabilitas yang kuat melalui layanan yang dikelola seperti Amazon Bedrock dan Sagemaker. Platform ini secara otomatis menangani penskalaan berdasarkan permintaan beban kerja, memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien [4] [7]. Selain itu, AWS menyediakan akses ke instance GPU berkinerja tinggi (mis., Instance TRN1) untuk menuntut beban kerja AI [7].
- Penyedia cloud lainnya: Sementara Azure dan Digital Ocean juga menawarkan infrastruktur yang dapat diskalakan, mereka sering membutuhkan lebih banyak konfigurasi manual untuk mencapai tingkat penskalaan dinamis yang sama dengan AWS. Namun, mereka memberikan fleksibilitas dalam memilih konfigurasi perangkat keras yang dapat dioptimalkan untuk beban kerja AI tertentu [8].
keamanan
- AWS: AWS menyediakan fitur keamanan yang komprehensif, terutama melalui Amazon Bedrock, yang mencakup penyaringan informasi sensitif dan kontrol keamanan yang dapat disesuaikan. Fitur -fitur ini sangat berharga bagi organisasi yang beroperasi di lingkungan yang diatur [3]. AWS juga mendukung penyebaran model yang aman dari ember S3 swasta, memungkinkan pemindaian kerentanan sebelum penyebaran [6].
- Penyedia cloud lainnya: Sementara penyedia cloud lainnya menawarkan fitur keamanan yang kuat, mereka mungkin tidak cocok dengan tingkat integrasi dan kustomisasi yang tersedia dalam layanan terkelola AWS. Namun, mereka sering memberikan keamanan jaringan dan opsi enkripsi data yang kuat yang dapat dikonfigurasi untuk memenuhi kebutuhan keamanan tertentu [8].
Manajemen Biaya
- AWS: AWS menawarkan opsi hemat biaya melalui layanan yang dikelola, yang secara otomatis dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya berdasarkan permintaan beban kerja. Ini membantu dalam mengelola biaya secara efisien, terutama untuk berfluktuasi beban kerja [3] [4].
- Penyedia cloud lain: Penyedia lain biasanya dikenakan biaya berdasarkan penggunaan sumber daya, yang dapat hemat biaya untuk beban kerja yang stabil tetapi mungkin memerlukan perencanaan yang lebih hati-hati untuk menghindari biaya yang tidak terduga selama periode penggunaan puncak. Namun, mereka sering memberikan model penetapan harga yang fleksibel yang dapat disesuaikan dengan kendala anggaran tertentu [8].
Singkatnya, menggunakan Deepseek-R1 di AWS menawarkan berbagai opsi penyebaran, peningkatan skalabilitas, dan fitur keamanan yang kuat dibandingkan dengan penyedia cloud lainnya. Namun, penyedia lain masih dapat memberikan solusi yang hemat biaya dan dapat disesuaikan untuk kebutuhan operasional tertentu.
Kutipan:
[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.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-odels-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-hostting-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-vs-cloud-hostting-llms-deepseek-r1-comparison
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-grarge-model-nference-container/