A DeepSeek-R1 méretezhetősége az AWS-en más felhőszolgáltatókhoz képest, mint például a Microsoft Azure és a Google Cloud Platform (GCP), számos kulcsfontosságú tényezőt foglal magában, beleértve a telepítési lehetőségeket, a költségmodelleket és az infrastruktúra-kezelést.
Méretezés az AWS -en
Az AWS a DeepSeek-R1-et kínálja teljesen kezelt szerver nélküli modellként az Amazon alapkőzetben, amely lehetővé teszi az automatikus méretezést anélkül, hogy kézi infrastruktúra-kezelés lenne. Ez a beállítás vállalati szintű biztonsági funkciókat biztosít, ideértve az adatok titkosítását és a hozzáférés-ellenőrzéseket, biztosítva az adatok magánéletét és megfelelést [4] [5]. Az AWS támogatja az öngazdálkodást a DeepSeek-R1 olyan szolgáltatások használatával is, mint az Amazon Sagemaker a nagyszabású következtetésekhez, ahol a felhasználók kihasználhatják az ML.G5.2XLARGE példányokat a teljesítmény és a költség egyensúlya érdekében [7]. Ezenkívül az AWS lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a DeepSeek-R1 desztillált modelleket az Amazon Bedrock egyedi modell importálásán keresztül telepítsék, rugalmasságot és méretezhetőséget kínálva [9].
Skálázhatóság a Microsoft Azure -on
A Microsoft Azure nem igényel dedikált kiszolgálókat a DeepSeek-R1 futtatásához, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy csak az elfogyasztott számítási erőforrásokért fizetjenek. Az Azure azonban jelenleg nem kínál a DeepSeek-R1-et teljesen kezelt szerver nélküli modellként, mint például az AWS. Az Azure felhasználók továbbra is profitálhatnak a rugalmas árképzésből az erőforrás-felhasználás alapján, de lehet, hogy a méretezést manuálisan vagy harmadik fél eszközökön keresztül kell kezelniük [2] [8].
Méretezés a Google Cloud Platformon (GCP)
A Google Cloud a DeepSeek-R1-et is biztosítja, összehangolva a nyílt forráskódú AI modellek meglévő árképzési modelljével, ahol a felhasználók inkább a fogyasztott számítási erőforrásokért fizetnek, nem pedig a token felhasználás helyett [2]. Az Azure-hez hasonlóan a GCP nem kínál mélyszék-R1-et teljesen kezelt szerver nélküli modellként. A felhasználók a GCP infrastruktúrájával telepíthetik és méretezhetik a DeepSeek-R1-et, de maguknak kell kezelniük a méretezési folyamatot, vagy használniuk kell a kuberneteset a zenekarhoz [8].
A méretezhetőségi jellemzők összehasonlítása
.
- Az Azure és a GCP több kézi kezelést igényel a méretezéshez, de rugalmas árképzést kínál az erőforrás -felhasználás alapján. Támogatják az öngazdálkodást a Kubernetes vagy a hasonló zenekaros eszközökön keresztül is.
- Költséghatékonyság: Az AWS és a GCP költséghatékony lehetőségeket kínál a kezelt szolgáltatásaik és a GPU-k számára. Az Azure ára az erőforrás -fogyasztáson alapuló változó.
Összefoglalva: az AWS nyújtja a leginkább ésszerűsített skálázhatósági élményt a DeepSeek-R1 számára a teljesen kezelt szerver nélküli kínálatán keresztül, míg az Azure és a GCP több kézi infrastruktúra-kezelést igényel, de rugalmas árazási modelleket kínál.
Idézetek:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/calable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-mander-managed-generally-avalable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ofer-deepseek-r1-as--shen- Managed-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-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-easy-steeps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/