Skalbarheten hos Deepseek-R1 på AWS jämfört med andra molnleverantörer som Microsoft Azure och Google Cloud Platform (GCP) involverar flera viktiga faktorer, inklusive distributionsalternativ, kostnadsmodeller och infrastrukturhantering.
Skalbarhet på AWS
AWS erbjuder Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell i Amazon Bedrock, som möjliggör automatisk skalning utan behov av manuell infrastrukturhantering. Denna inställning tillhandahåller säkerhetsfunktioner för företagskvalitet, inklusive datakryptering och åtkomstkontroller, vilket säkerställer datasekretess och efterlevnad [4] [5]. AWS stöder också Self-Hosting Deepseek-R1 med hjälp av tjänster som Amazon Sagemaker för storskalig slutsats, där användare kan utnyttja ML.G5.2XLARGE-instanser för en balans mellan prestanda och kostnad [7]. Dessutom tillåter AWS användare att distribuera Deepseek-R1-destillerade modeller via Amazon Bedrock Custom Model-import, vilket erbjuder flexibilitet och skalbarhet [9].
Skalbarhet på Microsoft Azure
Microsoft Azure kräver inte dedikerade servrar för att köra Deepseek-R1, vilket gör att användare endast kan betala för de datorresurser som konsumeras. Azure erbjuder emellertid för närvarande inte Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell som AWS. Användare på Azure kan fortfarande dra nytta av flexibel prissättning baserat på resursanvändning, men de kan behöva hantera skalning manuellt eller genom tredjepartsverktyg [2] [8].
Skalbarhet på Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud tillhandahåller också Deepseek-R1, i linje med sin befintliga prissättningsmodell för AI-modeller med öppen källkod, där användare betalar för konsumerade datorresurser snarare än per talat användning [2]. I likhet med Azure erbjuder GCP inte Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell. Användare kan distribuera och skala Deepseek-R1 med GCP: s infrastruktur, men de skulle behöva hantera skalningsprocessen själva eller använda Kubernetes för orkestrering [8].
Jämförelse av skalbarhetsfunktioner
- AWS erbjuder de mest omfattande skalbarhetsfunktionerna med sitt fullt hanterade serverlösa alternativ i Amazon Bedrock, vilket ger automatisk skalning och säkerhetsgrad.
- Azure och GCP kräver mer manuell hantering för skalning men erbjuder flexibel priser baserat på resursanvändning. De stöder också självhosting genom Kubernetes eller liknande orkestreringsverktyg.
- Kostnadseffektivitet: AWS och GCP ger kostnadseffektiva alternativ genom sina hanterade tjänster och spotprissättning för GPU: er. Azures prissättning är varierande baserat på resursförbrukning.
Sammanfattningsvis ger AWS den mest strömlinjeformade skalbarhetsupplevelsen för Deepseek-R1 genom sina fullt hanterade serverlösa erbjudanden, medan Azure och GCP kräver mer manuell infrastrukturhantering men erbjuder flexibla prissättningsmodeller.
Citeringar:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
]
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explanterad/
]
]
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2