Масштабованість DeepSeek-R1 на AWS порівняно з іншими хмарними постачальниками, такими як Microsoft Azure та Google Cloud Platform (GCP) включає кілька ключових факторів, включаючи варіанти розгортання, моделі витрат та управління інфраструктурою.
масштабованість на AWS
AWS пропонує DeepSeek-R1 як повністю керовану без сервера модель в Amazon Bedrock, що дозволяє автоматично масштабувати без необхідності управління ручною інфраструктурою. Ця установка забезпечує функції безпеки підприємства, включаючи шифрування даних та контроль доступу, забезпечуючи конфіденційність та відповідність даних [4] [5]. AWS також підтримує самостійне розміщення DeepSeek-R1, використовуючи такі послуги, як Amazon SageMaker для масштабного висновку, де користувачі можуть використовувати екземпляри ML.G5.2xLarge для балансу продуктивності та витрат [7]. Крім того, AWS дозволяє користувачам розгортати моделі DeepSeek-R1 дистильованих моделей через імпорт власної моделі Amazon Bedrock, пропонуючи гнучкість та масштабованість [9].
масштабованість на Microsoft Azure
Microsoft Azure не вимагає спеціальних серверів для запуску DeepSeek-R1, що дозволяє користувачам платити лише за споживані обчислювальні ресурси. Однак Azure наразі не пропонує DeepSeek-R1 як повністю керовану без сервера модель, як AWS. Користувачі Azure все ще можуть отримати користь від гнучких цін на основі використання ресурсів, але їм може знадобитися для управління масштабуванням вручну або за допомогою сторонніх інструментів [2] [8].
масштабованість на хмарній платформі Google (GCP)
Google Cloud також пропонує DeepSeek-R1, узгоджуючись з існуючою моделлю ціноутворення для моделей AI з відкритим кодом, де користувачі платять за споживані обчислювальні ресурси, а не на випуск [2]. Подібно до Azure, GCP не пропонує DeepSeek-R1 як повністю керовану модель без серверів. Користувачі можуть розгорнути та масштабувати DeepSeek-R1 за допомогою інфраструктури GCP, але їм потрібно буде самостійно керувати процесом масштабування або використовувати Kubernetes для оркестрації [8].
Порівняння функцій масштабованості
- AWS пропонує найбільш вичерпні функції масштабованості з повністю керованим без сервера в Amazon Bedrock, забезпечуючи автоматичне масштабування та безпеку корпоративного класу.
- Azure та GCP потребують більшого управління вручну для масштабування, але пропонують гнучкі ціни на основі використання ресурсів. Вони також підтримують власне розміщення за допомогою Kubernetes або подібних інструментів оркестрації.
- Ефективність витрат: AWS та GCP надають економічно вигідні варіанти завдяки їх керованим послугам та ціноутворенню на GPU відповідно. Ціноутворення Azure змінюється на основі споживання ресурсів.
Підводячи підсумок, AWS забезпечує найбільш спрощений досвід масштабованості для DeepSeek-R1 через повністю керовані пропозиції без серверів, тоді як Azure та GCP потребують більшого управління інфраструктурою вручну, але пропонують гнучкі моделі ціноутворення.
Цитати:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
.
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-tly-managed-generally-avable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-toffer-deepkeek-r1-as-asly-managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
4
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/