Scalabilitatea Deepseek-R1 pe AWS în comparație cu alți furnizori de cloud precum Microsoft Azure și Google Cloud Platform (GCP) implică mai mulți factori cheie, inclusiv opțiuni de implementare, modele de costuri și gestionarea infrastructurii.
Scalabilitate pe AWS
AWS oferă Deepseek-R1 ca model de server complet gestionat în Amazon Bedrock, care permite scalarea automată, fără a fi nevoie de gestionarea manuală a infrastructurii. Această configurație oferă funcții de securitate de calitate întreprinderii, inclusiv criptarea datelor și controalele de acces, asigurând confidențialitatea și conformitatea datelor [4] [5]. AWS acceptă, de asemenea, auto-găzduit Deepseek-R1 folosind servicii precum Amazon Sagemaker pentru inferență la scară largă, unde utilizatorii pot folosi instanțe ML.G5.2xlarge pentru un echilibru de performanță și cost [7]. În plus, AWS permite utilizatorilor să implementeze modele distilate Deepseek-R1 prin importul de model personalizat Amazon Bedrock, oferind flexibilitate și scalabilitate [9].
Scalabilitate pe Microsoft Azure
Microsoft Azure nu necesită servere dedicate pentru rularea DeepSeek-R1, permițând utilizatorilor să plătească doar pentru resursele de calcul consumate. Cu toate acestea, Azure nu oferă în prezent DeepSeek-R1 ca model complet gestionat de server, precum AWS. Utilizatorii de pe Azure pot beneficia în continuare de prețuri flexibile pe baza utilizării resurselor, dar este posibil să fie nevoie să gestioneze scalarea manuală sau prin intermediul unor instrumente terțe [2] [8].
Scalabilitate pe platforma Google Cloud (GCP)
Google Cloud oferă, de asemenea, Deepseek-R1, alinându-se la modelul său de prețuri existent pentru modelele AI open-source, unde utilizatorii plătesc pentru resurse de calcul consumate, mai degrabă decât pentru utilizarea per-token [2]. Similar cu Azure, GCP nu oferă DeepSeek-R1 ca model complet gestionat de server. Utilizatorii pot implementa și scala Deepseek-R1 folosind infrastructura GCP, dar ar trebui să gestioneze înșiși procesul de scalare sau să utilizeze Kubernetes pentru orchestrare [8].
Comparația caracteristicilor de scalabilitate
- AWS oferă cele mai cuprinzătoare caracteristici de scalabilitate, cu opțiunea sa complet gestionată de server în Amazon Bedrock, oferind scalare automată și securitate de calitate întreprinsă.
- Azure și GCP necesită mai mult management manual pentru scalare, dar oferă prețuri flexibile pe baza utilizării resurselor. De asemenea, susțin auto-găzdirea prin Kubernetes sau instrumente de orchestrare similare.
- Eficiența costurilor: AWS și GCP oferă opțiuni rentabile prin serviciile lor gestionate și, respectiv, prețurile la fața locului pentru GPU. Prețul Azure este variabil pe baza consumului de resurse.
În rezumat, AWS oferă cea mai simplă experiență de scalabilitate pentru DeepSeek-R1 prin ofertele sale complet gestionate fără server, în timp ce Azure și GCP necesită mai multe gestionări manuale ale infrastructurii, dar oferă modele flexibile de prețuri.
Citări:
[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-adable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-general-adable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-jiant-to-frofer-deepseek-r1-as-fully-managed-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-cotainer/
[8] https://northflank.com/blog/self-most-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-amazon-bedrock-custom-model-import/