Масштабируемость DeepSeek-R1 на AWS по сравнению с другими облачными поставщиками, такими как Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP), включает в себя несколько ключевых факторов, включая варианты развертывания, модели затрат и управление инфраструктурой.
масштабируемость на AWS
AWS предлагает DeepSeek-R1 в качестве полностью управляемой модели без сервера в Amazon Bedrock, которая обеспечивает автоматическое масштабирование без необходимости управления ручным управлением инфраструктурой. Эта настройка содержит функции безопасности корпоративного уровня, включая шифрование данных и контроль доступа, обеспечивая конфиденциальность и соответствие данных [4] [5]. AWS также поддерживает самоуничтожение DeepSeek-R1, используя такие услуги, как Amazon SageMaker для крупномасштабного вывода, где пользователи могут использовать экземпляры ML.G5.2xlarge для баланса производительности и стоимости [7]. Кроме того, AWS позволяет пользователям развернуть DeepSeek-R1 дистиллированные модели через импорт Amazon Bedrock Custom Model, предлагая гибкость и масштабируемость [9].
масштабируемость на Microsoft Azure
Microsoft Azure не требует выделенных серверов для запуска DeepSeek-R1, что позволяет пользователям платить только за потребляемые вычислительные ресурсы. Тем не менее, Azure в настоящее время не предлагает DeepSeek-R1 в качестве полностью управляемой модели без серверов, такой как AWS. Пользователи в Azure все еще могут извлечь выгоду из гибких цен на основе использования ресурсов, но им может потребоваться управлять масштабированием вручную или через сторонние инструменты [2] [8].
масштабируемость на платформе Google Cloud (GCP)
Google Cloud также предоставляет DeepSeek-R1, соответствующую своей существующей модели ценообразования для моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, где пользователи платят за потребляемые вычислительные ресурсы, а не за использование за ток [2]. Подобно Azure, GCP не предлагает DeepSeek-R1 как полностью управляемую модель без сервера. Пользователи могут развернуть и масштабировать DeepSeek-R1, используя инфраструктуру GCP, но им нужно самостоятельно управлять процессом масштабирования или использовать Kubernetes для оркестровки [8].
Сравнение функций масштабируемости
- AWS предлагает наиболее полные функции масштабируемости с полностью управляемым опцией без сервера в Amazon Bedrock, обеспечивая автоматическое масштабирование и безопасность корпоративного уровня.
- Azure и GCP требуют большего ручного управления для масштабирования, но предлагают гибкие цены на основе использования ресурсов. Они также поддерживают самостоятельное управление через Kubernetes или аналогичные инструменты оркестровки.
- Эффективность затрат: AWS и GCP предоставляют экономически эффективные варианты через свои управляемые услуги и определяют цены на графические процессоры, соответственно. Цены Azure переменные в зависимости от потребления ресурсов.
Таким образом, AWS предоставляет наиболее оптимизированный опыт масштабируемости для DeepSeek-R1 благодаря своим полностью управляемым предложениям без серверов, в то время как Azure и GCP требуют большего управления ручным управлением инфраструктурой, но предлагают гибкие модели ценообразования.
Цитаты:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-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-fally- Managed Generally-adailable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-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-infere-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-amazon-bedrock-custom-model-import/