Microsoft Azure 및 Google Cloud 플랫폼 (GCP)과 같은 다른 클라우드 제공 업체와 비교하여 AWS에서 DeepSeek-R1의 확장 성에는 배포 옵션, 비용 모델 및 인프라 관리를 포함한 몇 가지 주요 요소가 포함됩니다.
AWS의 확장 성
AWS는 Amazon Bedrock의 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하여 수동 인프라 관리없이 자동 스케일링을 제공합니다. 이 설정은 데이터 암호화 및 액세스 컨트롤을 포함한 엔터프라이즈 등급 보안 기능을 제공하여 데이터 개인 정보 및 준수 보장 [4] [5]. AWS는 또한 대규모 추론을 위해 Amazon Sagemaker와 같은 서비스를 사용하여 자체 호스팅 DeepSeek-R1을 지원합니다. 여기서 사용자는 ML.G5.2xlarge 인스턴스를 성능 및 비용의 균형을 활용할 수 있습니다 [7]. 또한 AWS를 통해 사용자는 Amazon Bedrock Custom Model Import를 통해 DeepSeek-R1 증류 모델을 배포하여 유연성과 확장 성을 제공 할 수 있습니다 [9].
Microsoft Azure의 확장 성
Microsoft Azure는 DeepSeek-R1을 실행하기위한 전용 서버가 필요하지 않으므로 사용자는 소비 된 컴퓨팅 리소스에 대해서만 지불 할 수 있습니다. 그러나 Azure는 현재 AWS와 같은 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하지 않습니다. Azure의 사용자는 자원 사용에 따라 유연한 가격으로 이점을 얻을 수 있지만 수동으로 또는 타사 도구를 통해 스케일링을 관리해야 할 수도 있습니다 [2] [8].
GCP (Google Cloud Platform)의확장 성
Google Cloud는 또한 DeepSeek-R1을 제공하여 Open-Source AI 모델의 기존 가격 책정 모델과 일치합니다. 여기서 사용자는 소비 된 컴퓨팅 리소스 비용을 지불하지 않고 소비 된 컴퓨팅 리소스를 지불합니다 [2]. Azure와 마찬가지로 GCP는 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하지 않습니다. 사용자는 GCP의 인프라를 사용하여 DeepSeek-R1을 배포하고 스케일링 할 수 있지만 스케일링 프로세스 자체를 관리하거나 오케스트레이션에 Kubernetes를 사용해야합니다 [8].
확장 성 기능 비교
-AWS는 Amazon Bedrock에서 완전히 관리되는 서버리스 옵션으로 가장 포괄적 인 확장 성 기능을 제공하여 자동 스케일링 및 엔터프라이즈 등급 보안을 제공합니다.
-Azure 및 GCP는 스케일링을 위해 더 많은 수동 관리가 필요하지만 자원 사용에 따라 유연한 가격을 제공합니다. 또한 Kubernetes 또는 유사한 오케스트레이션 도구를 통한 자조 주최를 지원합니다.
- 비용 효율성 : AWS 및 GCP는 각각 관리 서비스 및 GPU의 스팟 가격을 통해 비용 효율적인 옵션을 제공합니다. Azure의 가격은 자원 소비에 따라 변합니다.
요약하면, AWS는 완전히 관리되는 서버리스 제품을 통해 DeepSeek-R1에 대한 가장 간소화 된 확장 성 경험을 제공하는 반면 Azure 및 GCP는 더 많은 수동 인프라 관리가 필요하지만 유연한 가격 책정 모델을 제공합니다.
인용 :
[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-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-generally-available
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to--ofeek-r1-as-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-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-r1-on-aws-gcp-azure-n-k8s-in-three-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/