Microsoft AzureやGoogle Cloud Platform(GCP)などの他のクラウドプロバイダーと比較したAWS上のDeepSeek-R1のスケーラビリティには、展開オプション、コストモデル、インフラストラクチャ管理など、いくつかの重要な要因が含まれます。
AWSのスケーラビリティ
AWSは、Amazon Bedrockの完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供しています。これにより、手動インフラストラクチャ管理を必要とせずに自動スケーリングが可能になります。このセットアップは、データの暗号化やアクセス制御などのエンタープライズグレードのセキュリティ機能を提供し、データのプライバシーとコンプライアンスを確保します[4] [5]。 AWSは、Amazon Sagemakerなどの大規模な推論のようなサービスを使用して自己ホストのDeepSeek-R1をサポートしています。ユーザーは、パフォーマンスとコストのバランスをとるためにML.G5.2XLARGEインスタンスを活用できます[7]。さらに、AWSを使用すると、ユーザーはAmazon Bedrockカスタムモデルのインポートを介してDeepSeek-R1蒸留モデルを展開し、柔軟性とスケーラビリティを提供します[9]。
Microsoft Azureのスケーラビリティ
Microsoft Azureは、DeepSeek-R1を実行するために専用サーバーを必要としないため、ユーザーは消費されたコンピューティングリソースのみを支払うことができます。ただし、Azureは現在、AWSのような完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供していません。 Azureのユーザーは、リソースの使用に基づいて柔軟な価格設定の恩恵を受けることができますが、手動またはサードパーティのツールを介してスケーリングを管理する必要がある場合があります[2] [8]。
Google Cloud Platform(GCP)のスケーラビリティ
Google Cloudは、DeepSeek-R1も提供し、オープンソースAIモデルの既存の価格設定モデルと協力します。ユーザーは、トークンごとの使用ではなく、消費されたコンピューティングリソースを支払います[2]。 Azureと同様に、GCPは完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供していません。ユーザーはGCPのインフラストラクチャを使用してDeepSeek-R1を展開およびスケーリングできますが、スケーリングプロセス自体を管理するか、オーケストレーションにKubernetesを使用する必要があります[8]。
##スケーラビリティ機能の比較
-AWSは、Amazon Bedrockで完全に管理されたサーバーレスオプションを備えた最も包括的なスケーラビリティ機能を提供し、自動スケーリングとエンタープライズグレードのセキュリティを提供します。
-AzureとGCPは、スケーリングにはより多くの手動管理が必要ですが、リソースの使用に基づいて柔軟な価格設定を提供します。また、Kubernetesまたは同様のオーケストレーションツールを介した自己ホストをサポートしています。
- コスト効率：AWSとGCPは、それぞれ管理されたサービスとGPUのスポット価格を通じて費用対効果の高いオプションを提供します。 Azureの価格設定は、リソースの消費に基づいて変動します。
要約すると、AWSは、完全に管理されたサーバーレス製品を介してDeepSeek-R1に最も合理化されたスケーラビリティエクスペリエンスを提供しますが、AzureとGCPはより多くの手動インフラストラクチャ管理が必要ですが、柔軟な価格設定モデルを提供します。
引用：
[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-abable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-abailable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-of-deepseek-r1-as-fuly-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-3-easy-easy-seps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-llama-models with-amazon-bedrock-custom-model-import/