อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการปรับใช้ Deepseek-R1 ใน AWS และผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ

ตัวเลือกการปรับใช้

- AWS: AWS มีตัวเลือกการปรับใช้หลายตัวสำหรับ Deepseek-R1 รวมถึง Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker และ Amazon EC2 Amazon Bedrock จัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์พร้อมคุณสมบัติความปลอดภัยระดับองค์กรและคุณสมบัติการควบคุมต้นทุน [3] [4] Sagemaker อนุญาตให้มีการปรับใช้ที่กำหนดเองมากขึ้นโดยใช้คอนเทนเนอร์การอนุมานแบบจำลองขนาดใหญ่ [11] EC2 ให้การตั้งค่าเครื่องเสมือนแบบดั้งเดิมสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของพวกเขามากขึ้น [1]

- ผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ : ในขณะที่ AWS มีตัวเลือกการปรับใช้ที่หลากหลายผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ เช่น Azure และ Digital Ocean มักจะให้การปรับใช้เครื่องเสมือนจริงที่ตรงไปตรงมามากขึ้น แพลตฟอร์มเหล่านี้ต้องการการตั้งค่าและการจัดการด้วยตนเองมากขึ้นเมื่อเทียบกับบริการที่มีการจัดการของ AWS [8]

ความสามารถในการปรับขนาด

- AWS: AWS นำเสนอความสามารถในการปรับขนาดที่แข็งแกร่งผ่านบริการที่มีการจัดการเช่น Amazon Bedrock และ Sagemaker แพลตฟอร์มเหล่านี้จัดการการปรับขนาดโดยอัตโนมัติตามความต้องการของเวิร์กโหลดเพื่อให้มั่นใจว่าการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ [4] [7] นอกจากนี้ AWS ยังให้การเข้าถึงอินสแตนซ์ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูง (เช่นอินสแตนซ์ TRN1) สำหรับการเรียกร้องปริมาณงาน AI [7]

- ผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ : ในขณะที่ Azure และ Digital Ocean ยังมีโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้พวกเขามักจะต้องการการกำหนดค่าด้วยตนเองมากขึ้นเพื่อให้ได้ระดับการปรับขนาดแบบไดนามิกในระดับเดียวกับ AWS อย่างไรก็ตามพวกเขาให้ความยืดหยุ่นในการเลือกการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่สามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลด AI เฉพาะ [8]

ความปลอดภัย

- AWS: AWS มีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่ครอบคลุมโดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่าน Amazon Bedrock ซึ่งรวมถึงการกรองข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและการควบคุมความปลอดภัยที่ปรับแต่งได้ คุณสมบัติเหล่านี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ดำเนินงานในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม [3] AWS ยังรองรับการปรับใช้แบบจำลองที่ปลอดภัยจากถัง S3 ส่วนตัวช่วยให้สามารถสแกนช่องโหว่ก่อนการปรับใช้ [6]

- ผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ : ในขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่งพวกเขาอาจไม่ตรงกับระดับการรวมและการปรับแต่งที่มีอยู่ในบริการที่มีการจัดการของ AWS อย่างไรก็ตามพวกเขามักจะให้ตัวเลือกความปลอดภัยของเครือข่ายและตัวเลือกการเข้ารหัสข้อมูลที่สามารถกำหนดค่าเพื่อตอบสนองความต้องการด้านความปลอดภัยเฉพาะ [8]

การจัดการต้นทุน

- AWS: AWS เสนอตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพผ่านบริการที่มีการจัดการซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรโดยอัตโนมัติตามความต้องการของปริมาณงาน สิ่งนี้ช่วยในการจัดการค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเปลี่ยนแปลงปริมาณงาน [3] [4]

- ผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ : ผู้ให้บริการรายอื่นมักจะคิดค่าใช้จ่ายตามการใช้ทรัพยากรซึ่งอาจคุ้มค่าสำหรับปริมาณงานที่มั่นคง แต่อาจต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบมากขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิดในช่วงระยะเวลาการใช้งานสูงสุด อย่างไรก็ตามพวกเขามักจะให้แบบจำลองการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถปรับให้เหมาะกับข้อ จำกัด ด้านงบประมาณเฉพาะ [8]

โดยสรุปการปรับใช้ DeepSeek-R1 บน AWS นำเสนอตัวเลือกการปรับใช้ที่หลากหลายความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้นและคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่น อย่างไรก็ตามผู้ให้บริการรายอื่นยังสามารถให้บริการโซลูชั่นที่คุ้มค่าและปรับแต่งได้สำหรับความต้องการในการดำเนินงานเฉพาะ

การอ้างอิง:
[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-fuly-managed-amazon-bedrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/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-losing-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-vs-cloud-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/