Die Skalierbarkeit von Deepseek-R1 auf AWS im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern wie Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) umfasst mehrere Schlüsselfaktoren, einschließlich Bereitstellungsoptionen, Kostenmodelle und Infrastrukturverwaltung.
Skalierbarkeit auf AWS
AWS bietet Deepseek-R1 als vollständig verwaltetes, serverloses Modell in Amazon Bedrock an, das eine automatische Skalierung ermöglicht, ohne dass eine manuelle Infrastrukturverwaltung erforderlich ist. Dieses Setup bietet Sicherheitsfunktionen für Unternehmensqualität, einschließlich Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen, die Datenschutz und Konformität sicherstellen [4] [5]. AWS unterstützt auch Deepseek-R1 selbsthosting mit Diensten wie Amazon Sagemaker für groß angelegte Inferenz, bei denen Benutzer ML.G5.2XLARGE-Instanzen für ein Leistungsbilanz und die Kosten nutzen können [7]. Darüber hinaus ermöglicht AWS Benutzern die Bereitstellung von Deepseek-R1-destillierten Modellen über Amazon Bedrock Custom Model Import, die Flexibilität und Skalierbarkeit bietet [9].
Skalierbarkeit auf Microsoft Azure
Microsoft Azure erfordert keine dedizierten Server für das Ausführen von Deepseek-R1, sodass Benutzer nur für die konsumierten Computerressourcen bezahlen können. Azure bietet Deepseek-R1 jedoch derzeit nicht als vollständig verwaltetes serverloses Modell wie AWS an. Benutzer von Azure können weiterhin von flexiblen Preisgestaltung auf der Grundlage der Ressourcennutzung profitieren. Möglicherweise müssen sie jedoch möglicherweise manuell oder durch Drittanbieter-Tools verwalten [2] [8].
Skalierbarkeit auf der Google Cloud -Plattform (GCP)
Google Cloud bietet auch Deepseek-R1 an und stimmt mit seinem vorhandenen Preismodell für Open-Source-KI-Modelle an, bei dem Benutzer eher für konsumierte Rechenressourcen als für die Verwendung von Pro-Token bezahlen [2]. Ähnlich wie bei Azure bietet GCP Deepseek-R1 nicht als voll verwaltetes, serverloses Modell an. Benutzer können Deepseek-R1 mithilfe der Infrastruktur von GCP bereitstellen und skalieren, müssen jedoch den Skalierungsprozess selbst verwalten oder Kubernetes zur Orchestrierung verwenden [8].
Vergleich der Skalierbarkeitsfunktionen
- AWS bietet die umfassendsten Skalierbarkeitsfunktionen mit seiner vollständig verwalteten serverlosen Option im Amazon-Grundgestein und bietet automatische Skalierung und Unternehmenssicherheit.
- Azure und GCP erfordern mehr manuelles Management für die Skalierung, bieten jedoch flexible Preisgestaltung auf der Grundlage der Ressourcennutzung. Sie unterstützen auch das Selbsthosting durch Kubernetes oder ähnliche Orchestrierungswerkzeuge.
- Kosteneffizienz: AWS und GCP bieten kostengünstige Optionen durch ihre verwalteten Dienste bzw. Spot-Preise für GPUs. Die Preisgestaltung von Azure ist variabel, basierend auf dem Ressourcenverbrauch.
Zusammenfassend bietet AWS die am stärksten optimierte Skalierbarkeitserfahrung für Deepseek-R1 durch seine vollständig verwalteten serverlosen Angebote, während Azure und GCP mehr manuelles Infrastrukturmanagement benötigen, aber flexible Preismodelle anbieten.
Zitate:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/awsedeepseek-r1-fully-managed-generally-avelable
[5] https://virtualisationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-loud-giant-to--lofer-peepseek-r1-as-ful-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-leepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-the-y-y-leasy-teps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distilla-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
