Skalabilitas Deepseek-R1 pada AWS dibandingkan dengan penyedia cloud lainnya seperti Microsoft Azure dan Google Cloud Platform (GCP) melibatkan beberapa faktor kunci, termasuk opsi penyebaran, model biaya, dan manajemen infrastruktur.
skalabilitas di AWS
AWS menawarkan Deepseek-R1 sebagai model tanpa server yang dikelola sepenuhnya di Amazon Bedrock, yang memungkinkan penskalaan otomatis tanpa perlu manajemen infrastruktur manual. Pengaturan ini menyediakan fitur keamanan tingkat perusahaan, termasuk enkripsi data dan kontrol akses, memastikan privasi dan kepatuhan data [4] [5]. AWS juga mendukung Deepseek-R1 yang menjadi tuan rumah sendiri menggunakan layanan seperti Amazon Sagemaker untuk inferensi skala besar, di mana pengguna dapat memanfaatkan instance ML.G5.2XLarge untuk keseimbangan kinerja dan biaya [7]. Selain itu, AWS memungkinkan pengguna untuk menggunakan model suling Deepseek-R1 melalui Amazon Bedrock Custom Model Impor, menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas [9].
Skalabilitas di Microsoft Azure
Microsoft Azure tidak memerlukan server khusus untuk menjalankan Deepseek-R1, yang memungkinkan pengguna untuk membayar hanya untuk sumber daya komputasi yang dikonsumsi. Namun, Azure saat ini tidak menawarkan Deepseek-R1 sebagai model serverless yang dikelola sepenuhnya seperti AWS. Pengguna di Azure masih dapat memperoleh manfaat dari harga yang fleksibel berdasarkan penggunaan sumber daya, tetapi mereka mungkin perlu mengelola penskalaan secara manual atau melalui alat pihak ketiga [2] [8].
Skalabilitas di Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud juga menyediakan Deepseek-R1, sejajar dengan model penetapan harga yang ada untuk model AI open-source, di mana pengguna membayar untuk sumber daya komputasi yang dikonsumsi daripada penggunaan per token [2]. Mirip dengan Azure, GCP tidak menawarkan Deepseek-R1 sebagai model serverless yang dikelola sepenuhnya. Pengguna dapat menggunakan dan skala Deepseek-R1 menggunakan infrastruktur GCP, tetapi mereka perlu mengelola proses penskalaan itu sendiri atau menggunakan Kubernetes untuk orkestrasi [8].
Perbandingan fitur skalabilitas
- AWS menawarkan fitur skalabilitas yang paling komprehensif dengan opsi tanpa server yang dikelola sepenuhnya di Amazon Bedrock, memberikan penskalaan otomatis dan keamanan tingkat perusahaan.
- Azure dan GCP membutuhkan lebih banyak manajemen manual untuk penskalaan tetapi menawarkan harga yang fleksibel berdasarkan penggunaan sumber daya. Mereka juga mendukung tuan rumah sendiri melalui Kubernet atau alat orkestrasi serupa.
- Efisiensi Biaya: AWS dan GCP memberikan opsi yang hemat biaya melalui layanan terkelola dan penetapan harga spot untuk GPU masing-masing. Harga Azure bervariasi berdasarkan konsumsi sumber daya.
Singkatnya, AWS memberikan pengalaman skalabilitas yang paling ramping untuk Deepseek-R1 melalui penawaran tanpa server yang dikelola sepenuhnya, sementara Azure dan GCP membutuhkan lebih banyak manajemen infrastruktur manual tetapi menawarkan model penetapan harga yang fleksibel.
Kutipan:
[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-available-on-tleir-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-managed-generally-vailable
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-after-deepseek-r1-as-fulent-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-grarge-model-fontainer/
[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-llama-odels-with-amazon-bedrock-custom-model-import/