La scalabilità di DeepSeek-R1 su AWS rispetto ad altri provider cloud come Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) coinvolge diversi fattori chiave, tra cui opzioni di distribuzione, modelli di costo e gestione delle infrastrutture.
Scalabilità su AWS
AWS offre DeepSeek-R1 come modello completamente senza server gestito in Amazon Bedrock, che consente il ridimensionamento automatico senza la necessità di una gestione manuale delle infrastrutture. Questa configurazione fornisce funzionalità di sicurezza di livello aziendale, inclusi i controlli di crittografia e accesso dei dati, garantendo la privacy e la conformità dei dati [4] [5]. AWS supporta anche DeepSeek-R1 di auto-ospite utilizzando servizi come Amazon SageMaker per inferenza su larga scala, in cui gli utenti possono sfruttare le istanze ML.G5.2xlarge per un saldo di prestazioni e costi [7]. Inoltre, AWS consente agli utenti di distribuire i modelli distillati in profondità di DEEPSEEK-R1 tramite l'importazione di modelli personalizzati di Bedrock Amazon, offrendo flessibilità e scalabilità [9].
Scalabilità su Microsoft Azure
Microsoft Azure non richiede server dedicati per l'esecuzione di DeepSeek-R1, consentendo agli utenti di pagare solo per le risorse di elaborazione consumate. Tuttavia, Azure non offre attualmente DeepSeek-R1 come modello senza server gestito come AWS. Gli utenti di Azure possono comunque beneficiare di prezzi flessibili in base all'utilizzo delle risorse, ma potrebbe essere necessario gestire il ridimensionamento manualmente o tramite strumenti di terze parti [2] [8].
Scalabilità su Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud fornisce anche DeepSeek-R1, allineandosi con il suo modello di prezzi esistente per i modelli di intelligenza artificiale open source, in cui gli utenti pagano per le risorse di elaborazione consumate anziché per l'utilizzo per toto [2]. Simile ad Azure, GCP non offre DeepSeek-R1 come modello senza server gestito. Gli utenti possono distribuire e ridimensionare DeepSeek-R1 utilizzando l'infrastruttura di GCP, ma dovrebbero gestire il processo di ridimensionamento da soli o utilizzare Kubernetes per l'orchestrazione [8].
Confronto delle caratteristiche di scalabilità
- AWS offre le funzionalità di scalabilità più complete con la sua opzione senza server gestita in Amazon Bedrock, fornendo ridimensionamento automatico e sicurezza di livello aziendale.
- Azure e GCP richiedono una maggiore gestione manuale per il ridimensionamento ma offrono prezzi flessibili in base all'utilizzo delle risorse. Supportano anche l'auto-ospite tramite kubernetes o strumenti di orchestrazione simili.
- Efficienza dei costi: AWS e GCP offrono opzioni economiche attraverso i loro servizi gestiti e i prezzi spot per le GPU, rispettivamente. Il prezzo di Azure è variabile in base al consumo di risorse.
In sintesi, AWS offre l'esperienza di scalabilità più snella per DeepSeek-R1 attraverso le sue offerte senza server gestite, mentre Azure e GCP richiedono una maggiore gestione delle infrastrutture manuali ma offrono modelli di prezzi flessibili.
Citazioni:
[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-oi-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ully-managed-generally-vailable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-gigiant-to-offer-deepseek-r1-as-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-ra-aws-gcp-azure-and-k8s-in-thee-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-berock-custom-model-import/