Skalabiliteten til DeepSeek-R1 på AWS sammenlignet med andre skyleverandører som Microsoft Azure og Google Cloud Platform (GCP) involverer flere viktige faktorer, inkludert distribusjonsalternativer, kostnadsmodeller og infrastrukturstyring.
skalerbarhet på AWS
AWS tilbyr DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell i Amazon Bedrock, som gir mulighet for automatisk skalering uten behov for manuell infrastrukturstyring. Dette oppsettet gir sikkerhetsfunksjoner for bedrifter, inkludert datakryptering og tilgangskontroller, og sikrer personvern og etterlevelse av data [4] [5]. AWS støtter også selvhosting DeepSeek-R1 ved å bruke tjenester som Amazon Sagemaker for storstilt inferens, der brukere kan utnytte ML.G5.2xLarge forekomster for en balanse av ytelse og kostnader [7]. I tillegg lar AWS brukere å distribuere DeepSeek-R1 destillerte modeller via Amazon Bedrock Custom Model Import, og tilbyr fleksibilitet og skalerbarhet [9].
skalerbarhet på Microsoft Azure
Microsoft Azure krever ikke dedikerte servere for å kjøre DeepSeek-R1, slik at brukere bare kan betale for databehandlingsressursene. Azure tilbyr imidlertid foreløpig ikke DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell som AWS. Brukere på Azure kan fremdeles dra nytte av fleksibel priser basert på ressursbruk, men de kan trenge å administrere skalering manuelt eller gjennom tredjepartsverktøy [2] [8].
skalerbarhet på Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud gir også DeepSeek-R1, og samsvarer med den eksisterende prismodellen for Open Source AI-modeller, der brukere betaler for konsumerte databehandlingsressurser i stedet for per-token bruk [2]. I likhet med Azure tilbyr GCP ikke DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell. Brukere kan distribuere og skalere DeepSeek-R1 ved hjelp av GCPs infrastruktur, men de vil trenge å administrere skaleringsprosessen selv eller bruke Kubernetes til orkestrering [8].
Sammenligning av skalerbarhetsfunksjoner
- AWS tilbyr de mest omfattende skalerbarhetsfunksjonene med det fullt administrerte serverløse alternativet i Amazon-berggrunnen, og gir automatisk skalering og sikkerhetskvalitetssikkerhet.
- Azure og GCP krever mer manuell styring for skalering, men tilbyr fleksible priser basert på ressursbruk. De støtter også selvhosting gjennom Kubernetes eller lignende orkestrasjonsverktøy.
- Kostnadseffektivitet: AWS og GCP gir kostnadseffektive alternativer gjennom henholdsvis administrerte tjenester og spotpriser for GPU-er. Azures priser er variabel basert på ressursforbruk.
Oppsummert gir AWS den mest strømlinjeformede skalerbarhetsopplevelsen for DeepSeek-R1 gjennom sine fullt administrerte serverløse tilbud, mens Azure og GCP krever mer manuell infrastrukturstyring, men tilbyr fleksible prismodeller.
Sitasjoner:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1-ly-styred-general-available
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws--first-cloud-Giant-to-oDer-depseek-r1-as-ful-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/no/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-desing-a-en-large-model-inferens-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-azon-bedrock-custom-model-import/