Škálovatelnost DeepSeek-R1 na AWS ve srovnání s jinými poskytovateli cloudu, jako jsou Microsoft Azure a Google Cloud Platform (GCP), zahrnuje několik klíčových faktorů, včetně možností nasazení, modelů nákladů a správy infrastruktury.
Škálovatelnost na AWS
AWS nabízí DeepSeek-R1 jako plně spravovaný model bez serveru v Amazon Bedrock, který umožňuje automatické škálování bez nutnosti řízení manuální infrastruktury. Toto nastavení poskytuje bezpečnostní funkce podnikového stupně, včetně šifrování dat a ovládacích prvků přístupu, zajištění ochrany osobních údajů a dodržování dat [4] [5]. AWS také podporuje sebehostování DeepSeek-R1 pomocí služeb, jako je Amazon SageMaker pro rozsáhlý závěr, kde uživatelé mohou využívat instance ML.G5.2XLARGE pro rovnováhu výkonnosti a nákladů [7]. Kromě toho AWS umožňuje uživatelům nasadit destilované modely DeepSeek-R1 prostřednictvím importu vlastního modelu Amazon Bedrock, což nabízí flexibilitu a škálovatelnost [9].
Škálovatelnost na Microsoft Azure
Microsoft Azure nevyžaduje vyhrazené servery pro spuštění DeepSeek-R1, což uživatelům umožňuje platit pouze za spotřebované výpočetní zdroje. Azure však v současné době nenabízí DeepSeek-R1 jako plně spravovaný model bez serveru, jako je AWS. Uživatelé na Azure mohou stále těžit z flexibilní ceny založené na využití zdrojů, ale možná budou muset spravovat škálování ručně nebo prostřednictvím nástrojů třetích stran [2] [8].
Škálovatelnost na Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud také poskytuje DeepSeek-R1, v souladu se svým stávajícím cenovým modelem pro modely AI s otevřeným zdrojovým kódem, kde uživatelé platí spíše za spotřebované výpočetní zdroje než na to, aby to bylo používáno [2]. Podobně jako Azure, GCP nenabízí DeepSeek-R1 jako plně spravovaný model bez serveru. Uživatelé mohou nasazovat a škálovat DeepSeek-R1 pomocí infrastruktury GCP, ale museli by řídit proces škálování sami nebo používat Kubernetes pro orchestraci [8].
Porovnání prvků škálovatelnosti
- AWS nabízí nejkomplexnější funkce škálovatelnosti se svou plně spravovanou možností bez serveru v Amazon Bedrock a poskytuje automatické zabezpečení měřítka a zabezpečení podnikového stupně.
- Azure a GCP vyžadují více manuální správy pro škálování, ale nabízejí flexibilní ceny založené na využití zdrojů. Podporují také sebehostování prostřednictvím Kubernetes nebo podobných orchestračních nástrojů.
- Efektivita nákladů: AWS a GCP poskytují nákladově efektivní možnosti prostřednictvím svých spravovaných služeb a spotkových cen pro GPU. Ceny Azure jsou variabilní na základě spotřeby zdrojů.
Stručně řečeno, AWS poskytuje nejpříjemnější zážitek z škálovatelnosti pro DeepSeek-R1 prostřednictvím plně spravovaných nabídek bez serverů, zatímco Azure a GCP vyžadují více manuální správy infrastruktury, ale nabízejí flexibilní modely cen.
Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-gootherothers-make-Deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explaided/
[4] https://www.abotamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-dfuls-aged-generally-available
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws--cloud-to-ferfer-deepseek-r1-As-Pálně-spracující-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deeepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock---model-import/