„Deepseek-R1“ mastelio keitimas AWS, palyginti su kitais debesų tiekėjais, tokiais kaip „Microsoft Azure“ ir „Google Cloud Platform“ (GCP), apima keletą pagrindinių veiksnių, įskaitant diegimo parinktis, išlaidų modelius ir infrastruktūros valdymą.
AWS mastelio keitimas
„AWS“ siūlo „Deepseek-R1“ kaip visiškai valdomą „Amazon Bedrock“ modelį be serverio, kuris leidžia automatiškai padidinti mastelį nereikalaujant rankinės infrastruktūros valdymo. Ši sąranka pateikia įmonės klasės saugos funkcijas, įskaitant duomenų šifravimo ir prieigos kontrolę, užtikrinant duomenų privatumą ir atitiktį [4] [5]. AWS taip pat palaiko savarankišką „Deepseek-R1“ prieglobą, naudodama tokias paslaugas kaip „Amazon Sagemaker“ didelio masto išvados, kai vartotojai gali panaudoti ML.G5.2xlarge egzempliorius, kad būtų užtikrintas našumo ir išlaidų balansas [7]. Be to, AWS leidžia vartotojams diegti „Deepseek-R1“ distiliuotus modelius per „Amazon Bedrock“ pasirinktinio modelio importą, siūlantį lankstumą ir mastelį [9].
mastelio keitimas „Microsoft Azure“
„Microsoft Azure“ nereikalauja tam skirtų serverių, kad būtų galima paleisti „Deepseek-R1“, leisdama vartotojams mokėti tik už suvartotus skaičiavimo išteklius. Tačiau „Azure“ šiuo metu nesiūlo „Deepseek-R1“ kaip visiškai valdomą be serverio modelį, pavyzdžiui, AWS. „Azure“ vartotojams vis dar gali būti naudinga lanksti kainodara, atsižvelgiant į išteklių naudojimą, tačiau jiems gali tekti valdyti mastelio keitimą rankiniu būdu arba per trečiųjų šalių įrankius [2] [8].
mastelio keitimas „Google Cloud“ platformoje (GCP)
„Google Cloud“ taip pat teikia „Deepseek-R1“, suderintą su esamu atvirojo kodo AI modelių kainų modeliu, kai vartotojai moka už suvartotus skaičiavimo išteklius, o ne per toką [2]. Panašiai kaip „Azure“, GCP nesiūlo „Deepseek-R1“ kaip visiškai valdomą be serverio modelį. Vartotojai gali diegti ir išplėsti „Deepseek-R1“ naudodami GCP infrastruktūrą, tačiau jiems reikės patys valdyti mastelio keitimo procesą arba naudoti „Kubernetes“ orkestravimui [8].
mastelio funkcijų palyginimas
- AWS siūlo išsamiausias mastelio keitimo funkcijas su visiškai valdoma „Amazon Bedrock“ parinktis be serverio, užtikrinant automatinį mastelio keitimą ir įmonės lygio saugumą.
- „Azure“ ir „GCP“ reikalauja daugiau rankinio valdymo masteliui, tačiau siūlo lanksčią kainą, pagrįstą išteklių naudojimu. Jie taip pat palaiko savarankiškumą per „Kubernetes“ ar panašius orkestravimo įrankius.
- Ekonominis efektyvumas: AWS ir GCP teikia ekonomiškai efektyvias galimybes naudodamiesi atitinkamai valdomomis paslaugomis ir žymių GPU kainų nustatymu. „Azure“ kainodara yra kintama atsižvelgiant į išteklių vartojimą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad AWS teikia labiausiai supaprastintą „Deepseeek-R1“ mastelio patirtį per savo visiškai valdomus pasiūlymus be serverių, o „Azure“ ir GCP reikalauja daugiau rankinės infrastruktūros valdymo, tačiau siūlo lanksčius kainų nustatymo modelius.
Citatos:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-eiterable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explange/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulpuls-langeage-generally-avleable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-se-deeek-r1-as-ainage-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-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-easyy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-mport/