Šibnost Deepseek-R1 na AWS v primerjavi z drugimi ponudniki oblakov, kot sta Microsoft Azure in Google Cloud Platform (GCP), vključuje več ključnih dejavnikov, vključno z možnostmi uvajanja, modeli stroškov in upravljanjem infrastrukture.
SCARITABILNOST na AWS
AWS ponuja Deepseek-R1 kot popolnoma upravljan model brez strežnika v Amazon Bedrocku, ki omogoča samodejno skaliranje brez potrebe po ročnem upravljanju infrastrukture. Ta nastavitev zagotavlja varnostne funkcije podjetja, vključno z šifriranjem podatkov in nadzorom dostopa, ki zagotavlja zasebnost in skladnost podatkov [4] [5]. AWS podpira tudi samoojačevanje Deepseek-R1 z uporabo storitev, kot je Amazon SageMaker za obsežno sklepanje, kjer lahko uporabniki uporabijo primere ML.G5.2xlarge za ravnotežje uspešnosti in stroškov [7]. Poleg tega AWS uporabnikom omogoča uporabo destiliranih modelov Deepseek-R1 prek uvoza modela Amazon Bedrock, ki ponuja prilagodljivost in razširljivost [9].
Scalibility na Microsoft Azure
Microsoft Azure ne potrebuje namenskih strežnikov za zagon Deepseek-R1, kar uporabnikom omogoča plačilo samo za porabljene računalniške vire. Vendar Azure trenutno ne ponuja Deepseek-R1 kot popolnoma upravljan model brez strežnika, kot je AWS. Uporabniki na Azureu lahko še vedno koristijo fleksibilne cene na podlagi porabe virov, vendar bodo morda morali ročno ali prek orodij tretjih oseb [2] [8] upravljati s skaliranjem.
razširljivost na platformi Google Cloud (GCP)
Google Cloud ponuja tudi Deepseek-R1, ki se usklajuje s svojim obstoječim modelom cen za odprtokodne modele AI, kjer uporabniki plačujejo porabljene računalniške vire in ne na uporabo na področju uporabe [2]. Podobno kot Azure tudi GCP ne ponuja Deepseek-R1 kot popolnoma upravljan model brez strežnika. Uporabniki lahko uporabijo in spreminjajo Deepseek-R1 z uporabo infrastrukture GCP, vendar bi morali sami upravljati postopek skaliranja ali uporabiti kubernetes za orkestracijo [8].
Primerjava značilnosti razširljivosti
- AWS ponuja najobsežnejše funkcije razširljivosti s svojo popolnoma upravljano možnostjo brez strežnika v Amazon Bedrocku, ki zagotavlja samodejno varstvo in varnost podjetja.
- Azure in GCP zahtevata več ročnega upravljanja za skaliranje, vendar ponujata prilagodljive cene na podlagi uporabe virov. Prav tako podpirajo samoojačevanje prek Kubernetes ali podobnih orodij za orkestracijo.
- STROŠKA UPRAVLJANJA: AWS in GCP zagotavljata stroškovno učinkovite možnosti s svojimi upravljanimi storitvami in cenami za GPU-je. Cene Azure so spremenljive na podlagi porabe virov.
Če povzamemo, AWS ponuja najbolj racionalizirano izkušnjo razširljivosti za Deepseek-R1 s svojo popolnoma upravljano ponudbo brez strežnika, medtem ko Azure in GCP zahtevata več ročnega upravljanja infrastrukture, vendar ponujajo prilagodljive modele cen.
Navedbe:
[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-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-maged-generally-available
[5] https://virtualizacijaReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coloud-giant-to-to-offer-deepseek-r1-as-ly-Umanid-Serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/sl/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-in -k8s-in-three-easy-korak
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/