Hvordan sammenlignes skalerbarheden af ​​DeepSeek-R1 på AWS med andre skyudbydere

skalerbarhed på AWS

AWS tilbyder DeepSeek-R1 som en fuldt administreret serverløs model i Amazon Bedrock, som giver mulighed for automatisk skalering uden behov for manuel infrastrukturstyring. Denne opsætning giver sikkerhedsfunktioner i virksomhedskvalitet, herunder datakryptering og adgangskontrol, hvilket sikrer databeskyttelse og overholdelse [4] [5]. AWS understøtter også selvhostende DeepSeek-R1 ved hjælp af tjenester som Amazon Sagemaker til storskala inferens, hvor brugere kan udnytte ML.G5.2XLarge-tilfælde for en balance mellem ydeevne og omkostninger [7]. Derudover giver AWS brugerne mulighed for at implementere DeepSeek-R1 destillerede modeller via Amazon Bedrock Custom Model Import, der tilbyder fleksibilitet og skalerbarhed [9].

skalerbarhed på Microsoft Azure

Microsoft Azure kræver ikke dedikerede servere til at køre DeepSeek-R1, hvilket giver brugerne kun mulighed for at betale for de forbrugte computerressourcer. Imidlertid tilbyder Azure ikke i øjeblikket Deepseek-R1 som en fuldt administreret serverløs model som AWS. Brugere på Azure kan stadig drage fordel af fleksibel prisfastsættelse baseret på ressourceforbrug, men de er muligvis nødt til at administrere skalering manuelt eller gennem tredjepartsværktøjer [2] [8].

skalerbarhed på Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud leverer også DeepSeek-R1, der tilpasser sig sin eksisterende prismodel til open source AI-modeller, hvor brugere betaler for forbrugte computerressourcer snarere end pr. Toket brug [2]. I lighed med Azure tilbyder GCP ikke DeepSeek-R1 som en fuldt administreret serverløs model. Brugere kan implementere og skalere Deepseek-R1 ved hjælp af GCP's infrastruktur, men de er nødt til at styre skaleringsprocessen selv eller bruge Kubernetes til orkestrering [8].

Sammenligning af skalerbarhedsfunktioner

- AWS tilbyder de mest omfattende skalerbarhedsfunktioner med sin fuldt administrerede serverløse mulighed i Amazon Bedrock, hvilket giver automatisk skalering og sikkerhed i virksomhedskvaliteten.
- Azure og GCP kræver mere manuel styring til skalering, men tilbyder fleksibel prisfastsættelse baseret på ressourceforbrug. De understøtter også selvhosting gennem Kubernetes eller lignende orkestreringsværktøjer.
- Omkostningseffektivitet: AWS og GCP giver omkostningseffektive muligheder gennem deres administrerede tjenester og spotpriser for henholdsvis GPU'er. Azures prisfastsættelse er variabel baseret på ressourceforbrug.

Sammenfattende giver AWS den mest strømlinede skalerbarhedserfaring for DeepSeek-R1 gennem sine fuldt administrerede serverløse tilbud, mens Azure og GCP kræver mere manuel infrastrukturstyring, men tilbyder fleksible prismodeller.

Citater:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
)
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
)
)
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
)
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-ws-gcp-azure-and-k8s-in-tre-easy-seps
)