Škálovateľnosť DeepSeek-R1 na AWS v porovnaní s ostatnými poskytovateľmi cloudu, ako sú Microsoft Azure a Google Cloud Platform (GCP), zahŕňa niekoľko kľúčových faktorov vrátane možností nasadenia, modelov nákladov a správy infraštruktúry.
Škálovateľnosť na AWS
AWS ponúka Deepseek-R1 ako plne spravovaný model bez serverov v Amazon Bedrock, ktorý umožňuje automatické škálovanie bez potreby manuálnej správy infraštruktúry. Toto nastavenie poskytuje bezpečnostné funkcie podnikového stupňa vrátane ovládacích prvkov šifrovania údajov a ovládacích prvkov prístupu, čím sa zabezpečuje ochrana osobných údajov a dodržiavania údajov [4] [5]. AWS tiež podporuje samo-hostiteľské Deepseek-R1 využívajúce služby, ako je Amazon Sagemaker pre rozsiahle odvodenie, kde používatelia môžu využívať inštancie ML.G5.2xlarge na rovnováhu výkonu a nákladov [7]. Okrem toho AWS umožňuje používateľom nasadiť modely DeepSeek-R1 destilované modely prostredníctvom Importu vlastného modelu Amazon Bedrock, ktoré ponúka flexibilitu a škálovateľnosť [9].
Škálovateľnosť na Microsoft Azure
Microsoft Azure nevyžaduje špecializované servery na spustenie Deepseek-R1, čo používateľom umožňuje platiť iba za spotrebované výpočtové zdroje. Azure však v súčasnosti neponúka Deepseek-R1 ako plne spravovaný model bez serverov ako AWS. Používatelia na Azure môžu stále mať úžitok z flexibilných cien na základe využívania zdrojov, ale možno potrebujú manuálne spravovať škálovanie alebo prostredníctvom nástrojov tretích strán [2] [8].
Škálovateľnosť na platforme Google Cloud Platform (GCP)
Spoločnosť Google Cloud tiež poskytuje DeepSeek-R1, čo je v súlade so svojím existujúcim cenovým modelom pre modely AI s otvoreným zdrojom, kde používatelia platia skôr za spotrebované výpočtové zdroje, a nie za využitie za token [2]. Podobne ako v prípade Azure, GCP neponúka Deepseek-R1 ako plne spravovaný model bez serverov. Používatelia môžu nasadiť a škálovať Deepseek-R1 pomocou infraštruktúry GCP, ale museli by spravovať proces škálovania sami alebo používať Kubernetes na orchestráciu [8].
Porovnanie funkcií škálovateľnosti
- AWS ponúka najkomplexnejšie funkcie škálovateľnosti so svojou plne spravovanou možnosťou servera v Bedrocku Amazon, ktorá poskytuje automatické škálovanie a zabezpečenie podniku.
- Azure a GCP vyžadujú viac manuálneho riadenia na škálovanie, ale ponúkajú flexibilné ceny na základe využívania zdrojov. Podporujú tiež vlastné hostiteľstvo prostredníctvom Kubernetes alebo podobných nástrojov na orchestráciu.
- Nákladová efektívnosť: AWS a GCP poskytujú nákladovo efektívne možnosti prostredníctvom svojich spravovaných služieb a spotových cien pre GPU. Ceny spoločnosti Azure sú variabilné na základe spotreby zdrojov.
Stručne povedané, AWS poskytuje najjedislejší zážitok zo škálovateľnosti pre DeepSeek-R1 prostredníctvom svojich plne spravovaných ponúk bez serverov, zatiaľ čo Azure a GCP vyžadujú viac manuálnej správy infraštruktúry, ale ponúkajú flexibilné cenové modely.
Citácie:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-oogle-others-make-deepseek-r1-ai-model-Available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutazon.com/news/aws/aws/awsdeepseek-r1-rufed-managed-genenerally-Available
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-offer-offer-offer-eepseek-r1-as-flunt-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-and-k8s-in-t-three-easy-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/