Skalowalność DeepSeek-R1 na AWS w porównaniu z innymi dostawcami chmury, takimi jak Microsoft Azure i Google Cloud Platform (GCP), obejmuje kilka kluczowych czynników, w tym opcje wdrażania, modele kosztów i zarządzanie infrastrukturą.
skalowalność na AWS
AWS oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera w Amazon Bedrock, który pozwala na automatyczne skalowanie bez potrzeby ręcznego zarządzania infrastrukturą. Ta konfiguracja zapewnia funkcje bezpieczeństwa klasy korporacyjnej, w tym szyfrowanie danych i kontrole dostępu, zapewniając prywatność i zgodność z danymi [4] [5]. AWS wspiera również samowystarczalność DeepSeek-R1 przy użyciu usług takich jak Amazon Sagemaker do wnioskowania na dużą skalę, w których użytkownicy mogą wykorzystać instancje ML.G5.2XLARGE dla równowagi wydajności i kosztów [7]. Ponadto AWS pozwala użytkownikom wdrażać modele destylowane DeepSeek-R1 za pośrednictwem niestandardowego modelu modelu Amazon Bedrock, oferując elastyczność i skalowalność [9].
Skalowalność na Microsoft Azure
Microsoft Azure nie wymaga dedykowanych serwerów do uruchamiania DeepSeek-R1, umożliwiając użytkownikom płacenie tylko za zużyte zasoby obliczeniowe. Jednak Azure nie oferuje obecnie DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera, taki jak AWS. Użytkownicy na Azure mogą nadal skorzystać z elastycznych cen opartych na wykorzystaniu zasobów, ale mogą wymagać ręcznego zarządzania skalowaniem lub za pomocą narzędzi innych firm [2] [8].
Skalowalność na Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud zapewnia również DeepSeek-R1, dostosowując się do istniejącego modelu cenowego dla modeli AI open source, w których użytkownicy płacą za konsumpowane zasoby komputerowe, a nie użytkowanie w toku [2]. Podobnie jak Azure, GCP nie oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera. Użytkownicy mogą wdrażać i skalować DeepSeek-R1 za pomocą infrastruktury GCP, ale musieliby sami zarządzać procesem skalowania lub używać Kubernetes do orkiestracji [8].
Porównanie funkcji skalowalności
- AWS oferuje najbardziej kompleksowe funkcje skalowalności z w pełni zarządzaną opcją bez serwera w Amazon Bedrock, zapewniając automatyczne skalowanie i bezpieczeństwo klasy korporacyjnej.
- Azure i GCP wymagają bardziej ręcznego zarządzania do skalowania, ale oferują elastyczne ceny oparte na wykorzystaniu zasobów. Wspierają także samowystarczalność za pośrednictwem Kubernetes lub podobnych narzędzi orkiestracyjnych.
- Wydajność kosztowa: AWS i GCP zapewniają opłacalne opcje odpowiednio poprzez zarządzane usługi i ceny punktowe dla GPU. Ceny Azure są zmienne w oparciu o zużycie zasobów.
Podsumowując, AWS zapewnia najbardziej usprawnione wrażenia skalowalne dla DeepSeek-R1 poprzez w pełni zarządzane oferty bez serwera, podczas gdy Azure i GCP wymagają bardziej ręcznego zarządzania infrastrukturą, ale oferują elastyczne modele cenowe.
Cytaty:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ally-ananaged-genelally-available
[5] https://virtualisionreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-bloud-giant-offer-deepseek-r1-as-ally-ananaged-serless-serless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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-and-k8s-in-Three-asy-Steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/