DeepSEEK-R1 mērogojamība uz AWS salīdzinājumā ar citiem mākoņu pakalpojumu sniedzējiem, piemēram, Microsoft Azure un Google Cloud platformas (GCP), ietver vairākus galvenos faktorus, ieskaitot izvietošanas iespējas, izmaksu modeļus un infrastruktūras pārvaldību.
mērogojamība AWS
AWS piedāvā DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli Amazon Bedrock, kas ļauj automātiski mērogot, bez nepieciešamības pēc manuālas infrastruktūras pārvaldības. Šī iestatīšana nodrošina uzņēmuma līmeņa drošības funkcijas, ieskaitot datu šifrēšanu un piekļuves kontroli, nodrošinot datu privātumu un atbilstību [4] [5]. AWS atbalsta arī pašsavienojumu, izmantojot DeepSEEK-R1, izmantojot tādus pakalpojumus kā Amazon Sagemaker liela mēroga secinājumiem, kur lietotāji var izmantot ml.g5.2xlarge gadījumus veiktspējas un izmaksu bilancei [7]. Turklāt AWS ļauj lietotājiem izvietot DeepSEEK-R1 destilētus modeļus, izmantojot Amazon Bedrock pielāgotu modeļa importu, piedāvājot elastību un mērogojamību [9].
mērogojamība uz Microsoft Azure
Microsoft Azure neprasa specializētus serverus DeepSEEK-R1 darbināšanai, ļaujot lietotājiem maksāt tikai par patērētajiem skaitļošanas resursiem. Tomēr Azure šobrīd nepiedāvā DeepSeek-R1 kā pilnībā pārvaldītu servera modeli, piemēram, AWS. Azure lietotāji joprojām var gūt labumu no elastīgas cenu noteikšanas, pamatojoties uz resursu izmantošanu, taču viņiem, iespējams, būs jāpārvalda mērogošana manuāli vai izmantojot trešo pušu rīkus [2] [8].
mērogojamība Google Cloud platformā (GCP)
Google Cloud nodrošina arī DeepSEEK-R1, saskaņojot ar savu esošo cenu modeli atvērtā koda AI modeļiem, kur lietotāji maksā par patērētiem skaitļošanas resursiem, nevis uz vienu taktu izmantošanu [2]. Līdzīgi kā Azure, GCP nepiedāvā DeepSEEK-R1 kā pilnībā pārvaldītu bez servera modeli. Lietotāji var izvietot un mērogot DeepSEEK-R1, izmantojot GCP infrastruktūru, taču viņiem pašiem jāpārvalda mērogošanas process vai orķestrēšanai jāizmanto Kubernetes [8].
Mērogojamības pazīmju salīdzinājums
- AWS piedāvā visplašākās mērogojamības funkcijas ar pilnībā pārvaldīto serveru opciju Amazon Bedrock, nodrošinot automātisku mērogošanu un uzņēmuma kvalitātes drošību.
- Azure un GCP ir nepieciešama lielāka manuāla pārvaldība mērogošanai, bet piedāvā elastīgu cenu noteikšanu, pamatojoties uz resursu izmantošanu. Viņi arī atbalsta pašpārbaudes, izmantojot kubernetes vai līdzīgus orķestrēšanas rīkus.
- Izmaksu efektivitāte: AWS un GCP nodrošina rentablas iespējas, izmantojot savus pārvaldītos pakalpojumus un attiecīgi GPU cenu noteikšanu. Azure cenu noteikšana ir mainīga, pamatojoties uz resursu patēriņu.
Rezumējot, AWS nodrošina visaptverošāko mērogojamības pieredzi DeepSEEK-R1, izmantojot pilnībā pārvaldītus bez servera piedāvājumus, savukārt Azure un GCP ir nepieciešama lielāka manuāla infrastruktūras pārvaldība, bet piedāvā elastīgus cenu noteikšanas modeļus.
Atsauces:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
.
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1
.
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
.
[8] https://northflank.com/blog/self-host-depseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-three-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/