A escalabilidade do Deepseek-R1 na AWS em comparação com outros provedores de nuvem como Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) envolve vários fatores-chave, incluindo opções de implantação, modelos de custo e gerenciamento de infraestrutura.
escalabilidade na AWS
A AWS oferece o Deepseek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado na Amazon Bedrock, que permite escala automática sem a necessidade de gerenciamento de infraestrutura manual. Essa configuração fornece recursos de segurança de nível corporativo, incluindo criptografia de dados e controles de acesso, garantindo privacidade e conformidade de dados [4] [5]. A AWS também suporta a auto-hospedagem Deepseek-R1 usando serviços como a Amazon Sagemaker para inferência em larga escala, onde os usuários podem aproveitar instâncias ML.G5.2xlarge para um equilíbrio entre desempenho e custo [7]. Além disso, a AWS permite que os usuários implantem modelos Deepseek-R1 destilados via Amazon Bedrock personalizado Importar, oferecendo flexibilidade e escalabilidade [9].
escalabilidade no Microsoft Azure
O Microsoft Azure não requer servidores dedicados para executar o Deepseek-R1, permitindo que os usuários paguem apenas pelos recursos de computação consumidos. No entanto, o Azure atualmente não oferece Deepseek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado como a AWS. Os usuários do Azure ainda podem se beneficiar dos preços flexíveis com base no uso de recursos, mas podem precisar gerenciar a escala manualmente ou através de ferramentas de terceiros [2] [8].
escalabilidade na plataforma do Google Cloud (GCP)
O Google Cloud também fornece Deepseek-R1, alinhando-se ao seu modelo de preços existente para modelos de IA de código aberto, onde os usuários pagam pelos recursos de computação consumidos em vez de por uso por toque [2]. Semelhante ao Azure, o GCP não oferece Deepseek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado. Os usuários podem implantar e dimensionar o DeepSeek-R1 usando a infraestrutura do GCP, mas precisariam gerenciar o processo de dimensionamento ou usar Kubernetes para orquestração [8].
Comparação de recursos de escalabilidade
- O AWS oferece os recursos de escalabilidade mais abrangentes, com sua opção sem servidor totalmente gerenciada na Amazon Bedrock, fornecendo escala automática e segurança de nível corporativo.
- Azure e GCP requerem mais gerenciamento manual para escala, mas oferecem preços flexíveis com base no uso de recursos. Eles também apóiam a auto-hospedagem através de Kubernetes ou ferramentas de orquestração semelhantes.
- Eficiência de custos: a AWS e o GCP oferecem opções econômicas por meio de seus serviços gerenciados e preços ao Spot para as GPUs, respectivamente. O preço do Azure é variável com base no consumo de recursos.
Em resumo, a AWS fornece a experiência de escalabilidade mais simplificada para o DeepSeek-R1 por meio de suas ofertas sem servidor totalmente gerenciadas, enquanto o Azure e o GCP exigem mais gerenciamento de infraestrutura manual, mas oferecem modelos de preços flexíveis.
Citações:
[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-avilable-n their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-expling/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-ly-anaged-generalmente
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-deepseek-ri-s-ly- fibre- managag-severless-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-and-k8s-in-three-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/