La escalabilidad de Deepseek-R1 en AWS en comparación con otros proveedores de la nube como Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) implica varios factores clave, incluidas las opciones de implementación, los modelos de costos y la gestión de la infraestructura.
Escalabilidad en AWS
AWS ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado en Amazon Bedrock, que permite un escala automática sin la necesidad de administración manual de infraestructura. Esta configuración proporciona características de seguridad de grado empresarial, incluidos los controles de cifrado de datos y acceso, asegurando la privacidad y el cumplimiento de los datos [4] [5]. AWS también admite Deepseek-R1 autohospedado utilizando servicios como Amazon Sagemaker para inferencia a gran escala, donde los usuarios pueden aprovechar las instancias de ML.G5.2xLarge para un equilibrio de rendimiento y costo [7]. Además, AWS permite a los usuarios implementar modelos destilados Deepseek-R1 a través de la importación de modelos personalizados de Amazon Bedrock, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad [9].
Escalabilidad en Microsoft Azure
Microsoft Azure no requiere servidores dedicados para ejecutar Deepseek-R1, lo que permite a los usuarios pagar solo por los recursos informáticos consumidos. Sin embargo, Azure actualmente no ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado como AWS. Los usuarios en Azure aún pueden beneficiarse de los precios flexibles basados en el uso de recursos, pero pueden necesitar administrar la escala manualmente o a través de herramientas de terceros [2] [8].
Escalabilidad en Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud también proporciona Deepseek-R1, alineándose con su modelo de precios existente para modelos de IA de código abierto, donde los usuarios pagan por los recursos informáticos consumidos en lugar del uso por token [2]. Similar a Azure, GCP no ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado. Los usuarios pueden implementar y escalar Deepseek-R1 utilizando la infraestructura de GCP, pero necesitarían administrar el proceso de escala ellos mismos o usar Kubernetes para la orquestación [8].
Comparación de características de escalabilidad
- AWS ofrece las características de escalabilidad más completas con su opción sin servidor totalmente administrada en Amazon Bedrock, proporcionando escala automática y seguridad de grado empresarial.
- Azure y GCP requieren más gestión manual para la escala, pero ofrecen precios flexibles basados en el uso de recursos. También admiten el auto-anfitrión a través de Kubernetes o herramientas de orquestación similares.
- Centración de rentabilidad: AWS y GCP proporcionan opciones rentables a través de sus servicios administrados y precios puntuales para GPU, respectivamente. El precio de Azure es variable basado en el consumo de recursos.
En resumen, AWS proporciona la experiencia de escalabilidad más simplificada para Deepseek-R1 a través de sus ofertas sin servidor totalmente administradas, mientras que Azure y GCP requieren más gestión de infraestructura manual, pero ofrecen modelos de precios flexibles.
Citas:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explane/
[4] https://www.aaboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-lyly-managed-generalmente disponible
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-epseek-r1-as-fly-maned-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-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-letarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/