DeepSEEK-R1 izvietošana AWS salīdzinājumā ar citiem mākoņu pakalpojumu sniedzējiem ietver vairākas galvenās atšķirības, galvenokārt attiecībā uz izvietošanas iespējām, mērogojamību, drošību un izmaksu pārvaldību.
Izvietošanas opcijas
- AWS: AWS piedāvā vairākas izvietošanas iespējas DeepSEEK-R1, ieskaitot Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker un Amazon EC2. Amazon Bedrock nodrošina pilnībā pārvaldītu, bez servera vidi ar uzņēmuma līmeņa drošības un izmaksu kontroles funkcijām [3] [4]. Sagemaker ļauj pielāgot vairāk izvietošanu, izmantojot lielus modeļa secināšanas konteinerus [11]. EC2 nodrošina tradicionālu virtuālās mašīnas iestatīšanu tiem, kuri dod priekšroku lielāku kontroli pār savu infrastruktūru [1].
- Citi mākoņu pakalpojumu sniedzēji: lai gan AWS nodrošina plašu izvietošanas iespēju klāstu, citi mākoņu pakalpojumu sniedzēji, piemēram, Azure un Digital Ocean, parasti piedāvā vienkāršākus virtuālās mašīnas balstītas izvietošanas veidus. Šīm platformām ir nepieciešama lielāka manuāla iestatīšana un pārvaldība, salīdzinot ar AWS pārvaldītajiem pakalpojumiem [8].
mērogojamība
- AWS: AWS piedāvā stabilu mērogojamību, izmantojot savus pārvaldītos pakalpojumus, piemēram, Amazon Bedrock un Sagemaker. Šīs platformas automātiski apstrādā mērogošanu, pamatojoties uz darba slodzes prasībām, nodrošinot efektīvu resursu izmantošanu [4] [7]. Turklāt AWS nodrošina piekļuvi augstas veiktspējas GPU gadījumiem (piemēram, TRN1 gadījumiem) AI darba slodzes pieprasīšanai [7].
- Citi mākoņu pakalpojumu sniedzēji: Kaut arī debeszils un digitālais okeāns piedāvā arī pielāgojamu infrastruktūru, viņiem bieži ir nepieciešama lielāka manuāla konfigurācija, lai sasniegtu tādu pašu dinamiskās mērogošanas līmeni kā AWS. Tomēr tie nodrošina elastību, izvēloties aparatūras konfigurācijas, kuras var optimizēt īpašām AI darba slodzēm [8].
Drošība
- AWS: AWS nodrošina visaptverošas drošības funkcijas, it īpaši caur Amazon Bedrock, kas ietver sensitīvu informācijas filtrēšanu un pielāgojamas drošības vadības ierīces. Šīs pazīmes ir īpaši vērtīgas organizācijām, kas darbojas regulētā vidē [3]. AWS atbalsta arī drošu modeļa izvietošanu no privātiem S3 spaiņiem, ļaujot veikt ievainojamības skenēšanu pirms izvietošanas [6].
- Citi mākoņu pakalpojumu sniedzēji: lai gan citi mākoņu pakalpojumu sniedzēji piedāvā stabilas drošības funkcijas, tie, iespējams, neatbilst integrācijas un pielāgošanas līmenim, kas pieejams AWS pārvaldītajos pakalpojumos. Tomēr tie bieži nodrošina spēcīgas tīkla drošības un datu šifrēšanas iespējas, kuras var konfigurēt, lai apmierinātu īpašas drošības vajadzības [8].
Izmaksu pārvaldība
- AWS: AWS piedāvā rentablas iespējas, izmantojot savus pārvaldītos pakalpojumus, kas var automātiski optimizēt resursu izmantošanu, pamatojoties uz darba slodzes prasībām. Tas palīdz efektīvi pārvaldīt izmaksas, īpaši svārstīgu darba slodzes [3] [4].
- Citi mākoņu pakalpojumu sniedzēji: citi pakalpojumu sniedzēji parasti iekasē maksu, pamatojoties uz resursu izmantošanu, kas var būt rentabla stabilai darba slodzei, bet var būt nepieciešama rūpīgāka plānošana, lai izvairītos no negaidītām izmaksām maksimuma lietošanas periodos. Tomēr tie bieži nodrošina elastīgus cenu noteikšanas modeļus, kurus var pielāgot īpašiem budžeta ierobežojumiem [8].
Rezumējot, DeepSEEK-R1 izvietošana AWS piedāvā plašāku izvietošanas iespēju klāstu, uzlabotu mērogojamību un stabilas drošības funkcijas, salīdzinot ar citiem mākoņu pakalpojumu sniedzējiem. Tomēr citi pakalpojumu sniedzēji joprojām var nodrošināt rentablus un pielāgojamus risinājumus īpašām darbības vajadzībām.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-options/
[3] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ly-managed-amazon-bedrock/
.
[5] https://predibase.com/blog/how-to-dlouth
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-Now-Avable-on-aws/
[8] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-cloud-deplyent/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[10] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-pemises-vs-cloud-hosting-llms-depseek-comparison
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/