De schaalbaarheid van Deepseek-R1 op AWS in vergelijking met andere cloudproviders zoals Microsoft Azure en Google Cloud Platform (GCP) omvat verschillende belangrijke factoren, waaronder implementatieopties, kostenmodellen en infrastructuurbeheer.
schaalbaarheid op AWS
AWS biedt DeepSeek-R1 als een volledig beheerd serverloos model in Amazon-gesteente, dat automatisch schalen mogelijk maakt zonder dat handmatig infrastructuurbeheer nodig is. Deze installatie biedt beveiligingsfuncties voor ondernemingskwaliteit, inclusief gegevenscodering en toegangscontroles, wat voor gegevensprivacy en compliance zorgt [4] [5]. AWS ondersteunt ook zelfhosting Deepseek-R1 met behulp van services zoals Amazon Sagemaker voor grootschalige gevolgtrekking, waarbij gebruikers ML.G5.2XLARGE-instanties kunnen gebruiken voor een balans tussen prestaties en kosten [7]. Bovendien stelt AWS gebruikers in staat om DeepSeek-R1-gedistilleerde modellen te implementeren via Amazon Bondrock Custom Model Import, die flexibiliteit en schaalbaarheid biedt [9].
schaalbaarheid op Microsoft Azure
Microsoft Azure vereist geen speciale servers voor het uitvoeren van Deepseek-R1, waardoor gebruikers alleen kunnen betalen voor de verbruikte computerbronnen. Azure biedt momenteel echter geen DeepSeek-R1 aan als een volledig beheerd serverloos model zoals AWS. Gebruikers op Azure kunnen nog steeds profiteren van flexibele prijzen op basis van het gebruik van hulpbronnen, maar ze moeten mogelijk het handmatig beheren van schaalvoordelen of via tools van derden [2] [8].
schaalbaarheid op Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud biedt ook Deepseek-R1, in overeenstemming met zijn bestaande prijsmodel voor open-source AI-modellen, waarbij gebruikers betalen voor verbruikte computerbronnen in plaats van gebruik per token [2]. Net als Azure biedt GCP geen DeepSeek-R1 aan als een volledig beheerd serverloos model. Gebruikers kunnen Deepseek-R1 implementeren en schalen met behulp van de infrastructuur van GCP, maar ze zouden het schaalproces zelf moeten beheren of Kubernetes moeten gebruiken voor orkestratie [8].
Vergelijking van schaalbaarheidsfuncties
- AWS biedt de meest uitgebreide schaalbaarheidsfuncties met zijn volledig beheerde serverloze optie in Amazon-gesteente, die automatisch schalen en enterprise-grade beveiliging biedt.
- Azure en GCP vereisen meer handmatig management voor het schalen, maar bieden flexibele prijzen op basis van het gebruik van hulpbronnen. Ze ondersteunen ook zelfhosting via Kubernetes of soortgelijke orkestratiehulpmiddelen.
- Kostenefficiëntie: AWS en GCP bieden kosteneffectieve opties via hun beheerde services en spotprijzen voor GPU's, respectievelijk. De prijzen van Azure zijn variabel op basis van het verbruik van hulpbronnen.
Samenvattend biedt AWS de meest gestroomlijnde schaalbaarheidservaring voor Deepseek-R1 via zijn volledig beheerde serverloze aanbiedingen, terwijl Azure en GCP meer handmatig infrastructuurbeheer vereisen maar flexibele prijsmodellen bieden.
Citaten:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-Deepseek-r1-Ai-Model-Aldo-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-Managed-Generally-Aldable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-de-deepseek-r1-Anfly-Managed-Serverless-Model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/
[8] https://northflan
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/