تتضمن قابلية توسيع نطاق DeepSeek-R1 على AWS مقارنةً بمقدمي الخدمات السحابية الآخرين مثل Microsoft Azure و Google Cloud Platform (GCP) عدة عوامل رئيسية ، بما في ذلك خيارات النشر ونماذج التكلفة وإدارة البنية التحتية.
قابلية التوسع على AWS
تقدم AWS Deepseek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل في Amazon Bedrock ، والذي يسمح بالتوسع التلقائي دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية اليدوية. يوفر هذا الإعداد ميزات أمان على مستوى المؤسسة ، بما في ذلك تشفير البيانات وعناصر التحكم في الوصول ، مما يضمن خصوصية البيانات والامتثال [4] [5]. تدعم AWS أيضًا الاستضافة الذاتية Deepseek-R1 باستخدام خدمات مثل Amazon Sagemaker للاستدلال على نطاق واسع ، حيث يمكن للمستخدمين الاستفادة من مثيلات ML.G5.2XLARGE لتوازن الأداء والتكلفة [7]. بالإضافة إلى ذلك ، تتيح AWS للمستخدمين نشر نماذج DeepSeek-R1 المقطرة عبر استيراد نموذج Amazon Bedrock المخصص ، مما يوفر المرونة وقابلية التوسع [9].
قابلية التوسع على Microsoft Azure
لا تتطلب Microsoft Azure خوادم مخصصة لتشغيل DeepSeek-R1 ، مما يسمح للمستخدمين بالدفع فقط مقابل موارد الحوسبة المستهلكة. ومع ذلك ، لا يوفر Azure حاليًا DeepSeek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل مثل AWS. لا يزال بإمكان المستخدمين على Azure الاستفادة من التسعير المرن بناءً على استخدام الموارد ، لكنهم قد يحتاجون إلى إدارة التحجيم يدويًا أو من خلال أدوات الطرف الثالث [2] [8].
قابلية التوسع على منصة Google Cloud (GCP)
توفر Google Cloud أيضًا DeepSeek-R1 ، حيث تتماشى مع نموذج التسعير الحالي لنماذج الذكاء الاصطناعى مفتوح المصدر ، حيث يدفع المستخدمون مقابل موارد الحوسبة المستهلكة بدلاً من الاستخدام لكل شيء [2]. على غرار Azure ، لا يوفر GCP Deepseek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل. يمكن للمستخدمين نشر وتوسيع نطاق Deepseek-R1 باستخدام البنية التحتية لـ GCP ، لكنهم سيحتاجون إلى إدارة عملية التحجيم بأنفسهم أو استخدام kubernetes للتنسيق [8].
مقارنة ميزات التوسع
- يوفر AWS ميزات قابلية التوسع الأكثر شمولية مع خيارها بدون خادم مُدار بالكامل في Amazon Bedrock ، مما يوفر أمانًا تلقائيًا على مستوى المؤسسات.
- تتطلب Azure و GCP المزيد من الإدارة اليدوية للتوسع ولكنها توفر أسعارًا مرنة بناءً على استخدام الموارد. كما أنها تدعم الاستضافة الذاتية من خلال kubernetes أو أدوات تزامن مماثلة.
- كفاءة التكلفة: توفر AWS و GCP خيارات فعالة من حيث التكلفة من خلال خدماتها المدارة والتسعير الفوري ل GPU ، على التوالي. تسعير Azure متغير بناءً على استهلاك الموارد.
باختصار ، توفر AWS تجربة قابلية التوسع الأكثر تبسيطًا لـ DeepSeek-R1 من خلال عروضها التي تتم إدارتها بالكامل ، في حين تتطلب Azure و GCP إدارة المزيد من البنية التحتية اليدوية ولكنها توفر نماذج تسعير مرنة.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-gooths-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explied/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepeseek-r1-ly-managed-generally-avable
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fefer-deepseek-s-as-light-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-tree-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-llama-models-mazon-bedrock-custom-model-import/