Diegimas „Deepseek-R1“ AWS, palyginti su kitais debesų teikėjais, apima keletą pagrindinių skirtumų, visų pirma atsižvelgiant į diegimo galimybes, mastelio keitimą, saugumą ir išlaidų valdymą.
diegimo parinktys
- AWS: AWS siūlo kelias diegimo parinktis „Deepseek-R1“, įskaitant „Amazon Bedrock“, „Amazon Sagemaker“ ir „Amazon EC2“. „Amazon Bedrock“ suteikia visiškai valdomą aplinką be serverio, turinčios įmonės lygio saugumo ir išlaidų valdymo funkcijas [3] [4]. „Sagemaker“ leidžia labiau pritaikyti diegimus, naudodamas didelius modelio išvadų konteinerius [11]. EC2 teikia tradicinę virtualios mašinos sąranką tiems, kurie labiau mėgsta kontroliuoti savo infrastruktūrą [1].
- Kiti debesų tiekėjai: Nors AWS teikia platų diegimo variantų spektrą, kiti debesų tiekėjai, tokie kaip „Azure“ ir „Digital Ocean“, paprastai siūlo tiesioginius virtualių mašinų pagrindu sukurtus diegimus. Šioms platformoms reikia daugiau rankinės sąrankos ir valdymo, palyginti su AWS valdomomis paslaugomis [8].
mastelio keitimas
- AWS: AWS siūlo patikimą mastelį per savo valdomas paslaugas, tokias kaip „Amazon Bedrock“ ir „Sagemaker“. Šios platformos automatiškai tvarko mastelį, atsižvelgiant į darbo krūvio poreikius, užtikrinant efektyvų išteklių panaudojimą [4] [7]. Be to, AWS suteikia prieigą prie aukšto našumo GPU egzempliorių (pvz., TRN1 egzempliorių), kad būtų reikalaujama AI darbo krūvių [7].
- Kiti debesų tiekėjai: Nors „Azure“ ir „Digital Ocean“ taip pat siūlo keičiamą infrastruktūrą, jiems dažnai reikia daugiau rankinės konfigūracijos, kad būtų pasiektas toks pat dinaminio masto lygis kaip AWS. Tačiau jie suteikia lankstumo renkantis aparatūros konfigūracijas, kurias galima optimizuoti konkrečioms AI darbo krūviams [8].
Saugumas
- AWS: AWS teikia išsamias saugos funkcijas, ypač per „Amazon Bedrock“, apimančią neskelbtiną informacijos filtravimą ir pritaikomus saugos valdiklius. Šios savybės yra ypač vertingos organizacijoms, veikiančioms reguliuojamoje aplinkoje [3]. AWS taip pat palaiko saugų modelio diegimą iš privačių S3 kibirų, leidžiančių nuskaityti pažeidžiamumą prieš diegdami [6].
- Kiti debesų teikėjai: Nors kiti debesų tiekėjai siūlo patikimas saugos funkcijas, jie gali neatitikti integracijos ir pritaikymo lygio, kurį galima rasti AWS valdomose paslaugose. Tačiau jie dažnai teikia stiprias tinklo saugumo ir duomenų šifravimo parinktis, kurias galima sukonfigūruoti taip, kad patenkintų konkrečius saugumo poreikius [8].
išlaidų valdymas
- AWS: AWS siūlo ekonomiškai efektyvias parinktis per savo valdomas paslaugas, kurios gali automatiškai optimizuoti išteklių naudojimą pagal darbo krūvio poreikius. Tai padeda efektyviai valdyti išlaidas, ypač svyruojančioms darbo krūviams [3] [4].
- Kiti debesų teikėjai: kiti paslaugų teikėjai paprastai moka pagal išteklių naudojimą, kuris gali būti ekonomiškas stabiliam darbo krūviui, tačiau gali reikėti atidžiau planuoti, kad būtų išvengta netikėtų išlaidų piko metu. Tačiau jie dažnai teikia lanksčius kainų nustatymo modelius, kurie gali būti pritaikyti prie konkrečių biudžeto apribojimų [8].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-R1“ diegimas AWS siūlo platesnį diegimo parinkčių asortimentą, padidintą mastelio keitimą ir tvirtas saugos funkcijas, palyginti su kitais debesų tiekėjais. Tačiau kiti paslaugų teikėjai vis dar gali pateikti ekonomiškus ir pritaikomus konkrečių veiklos poreikių sprendimus.
Citatos:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/depalling-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[2] https://www.popai.pro/resources/underpeunds-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m
[3] https://aws.amazon.com/about-ws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ulpuls-sangeage-amazon-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-mport/
[5] https://predibase.com/blog/how-to-deploy-deepseek-models-in-your-cloud-without-lozu-your-mind
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-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-deploard/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[10] https://www.oneclickitsolution.com/centreofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparion
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/