L'évolutivité de Deepseek-R1 sur AWS par rapport à d'autres fournisseurs de cloud comme Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) implique plusieurs facteurs clés, notamment les options de déploiement, les modèles de coûts et la gestion des infrastructures.
Svolutivité sur AWS
AWS propose Deepseek-R1 en tant que modèle sans serveur entièrement géré dans Amazon Bedrock, ce qui permet une mise à l'échelle automatique sans avoir besoin d'une gestion manuelle des infrastructures. Cette configuration fournit des fonctionnalités de sécurité de qualité entreprise, y compris le chiffrement des données et les contrôles d'accès, garantissant la confidentialité et la conformité des données [4] [5]. AWS prend également en charge l'auto-hébergement Deepseek-R1 à l'aide de services comme Amazon Sagemaker pour une inférence à grande échelle, où les utilisateurs peuvent tirer parti des instances ML.G5.2xlarge pour un équilibre de performances et de coûts [7]. De plus, AWS permet aux utilisateurs de déployer des modèles distillés Deepseek-R1 via une importation de modèle personnalisée sur le fondement Amazon, offrant une flexibilité et une évolutivité [9].
Svolutivité sur Microsoft Azure
Microsoft Azure ne nécessite pas de serveurs dédiés pour exécuter Deepseek-R1, permettant aux utilisateurs de payer uniquement pour les ressources informatiques consommées. Cependant, Azure n'offre actuellement pas Deepseek-R1 en tant que modèle sans serveur entièrement géré comme AWS. Les utilisateurs sur Azure peuvent toujours bénéficier d'une tarification flexible en fonction de l'utilisation des ressources, mais ils peuvent avoir besoin de gérer la mise à l'échelle manuellement ou via des outils tiers [2] [8].
Évolutivité sur Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud fournit également Deepseek-R1, s'alignant avec son modèle de tarification existant pour les modèles d'IA open-source, où les utilisateurs paient pour des ressources informatiques consommées plutôt que l'utilisation par tendance [2]. Semblable à Azure, GCP n'offre pas Deepseek-R1 en tant que modèle de serveur entièrement géré. Les utilisateurs peuvent déployer et mettre à l'échelle Deepseek-R1 à l'aide de l'infrastructure de GCP, mais ils auraient besoin de gérer le processus de mise à l'échelle eux-mêmes ou d'utiliser Kubernetes pour l'orchestration [8].
Comparaison des fonctionnalités d'évolutivité
- AWS offre les fonctionnalités d'évolutivité les plus complètes avec son option sans serveur entièrement gérée dans le fondement d'Amazon, offrant une mise à l'échelle automatique et une sécurité de qualité d'entreprise.
- Azure et GCP nécessitent plus de gestion manuelle pour la mise à l'échelle mais offrent des prix flexibles en fonction de l'utilisation des ressources. Ils prennent également en charge l'auto-hébergement via Kubernetes ou des outils d'orchestration similaires.
- CONTACTÉRATION: AWS et GCP offrent respectivement des options rentables grâce à leurs services gérés et à leurs prix ponctuels pour les GPU. Les prix d'Azure sont variables en fonction de la consommation de ressources.
En résumé, AWS offre l'expérience d'évolutivité la plus rationalisée pour Deepseek-R1 à travers ses offres sans serveur entièrement gérées, tandis qu'Azure et GCP nécessitent une gestion de l'infrastructure manuelle mais offrent des modèles de prix flexibles.
Citations:
[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-available-on-their-plalaforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-managed-generally-vailable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coud-giant-tofer-eepseek-r1-as-ly-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-Container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gc-azure-and-k8s-in-trois-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-sustom-model-import/