ความสามารถในการปรับขนาดของ Deepseek-R1 บน AWS เมื่อเทียบกับผู้ให้บริการคลาวด์อื่น ๆ เช่น Microsoft Azure และ Google Cloud Platform (GCP) เกี่ยวข้องกับปัจจัยสำคัญหลายประการรวมถึงตัวเลือกการปรับใช้แบบจำลองต้นทุนและการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
ความสามารถในการปรับขนาดบน AWS
AWS นำเสนอ Deepseek-R1 เป็นรุ่นที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ใน Amazon Bedrock ซึ่งช่วยให้การปรับขนาดอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องมีการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้วยตนเอง การตั้งค่านี้ให้คุณสมบัติความปลอดภัยระดับองค์กรรวมถึงการเข้ารหัสข้อมูลและการควบคุมการเข้าถึงเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตาม [4] [5] AWS ยังรองรับ Deepseek-R1 โดยใช้บริการเช่น Amazon Sagemaker สำหรับการอนุมานขนาดใหญ่ซึ่งผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากอินสแตนซ์ ML.G5.2XLarge เพื่อความสมดุลของประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย [7] นอกจากนี้ AWS ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้รุ่นกลั่น Deepseek-R1 ผ่านการนำเข้าแบบจำลองที่กำหนดเองของ Amazon Bedrock นำเสนอความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่น [9]
ความสามารถในการปรับขนาดบน Microsoft Azure
Microsoft Azure ไม่จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์เฉพาะสำหรับใช้งาน DeepSeek-R1 ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถชำระเงินสำหรับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ใช้เท่านั้น อย่างไรก็ตาม Azure ไม่ได้เสนอ Deepseek-R1 ในฐานะรุ่นที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์เช่น AWS ผู้ใช้ใน Azure ยังคงได้รับประโยชน์จากการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นตามการใช้ทรัพยากร แต่พวกเขาอาจจำเป็นต้องจัดการการปรับขนาดด้วยตนเองหรือผ่านเครื่องมือของบุคคลที่สาม [2] [8]
ความสามารถในการปรับขนาดบนแพลตฟอร์ม Google Cloud (GCP)
Google Cloud ยังให้บริการ Deepseek-R1 ซึ่งสอดคล้องกับรูปแบบการกำหนดราคาที่มีอยู่สำหรับโมเดล AI โอเพนซอร์ซที่ผู้ใช้จ่ายเงินสำหรับทรัพยากรการใช้คอมพิวเตอร์ที่ใช้มากกว่าการใช้งานต่อการใช้งาน [2] เช่นเดียวกับ Azure GCP ไม่ได้เสนอ Deepseek-R1 เป็นรุ่นที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ ผู้ใช้สามารถปรับใช้และปรับขนาด Deepseek-R1 โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของ GCP แต่พวกเขาจะต้องจัดการกระบวนการปรับขนาดด้วยตนเองหรือใช้ Kubernetes สำหรับ orchestration [8]
การเปรียบเทียบคุณสมบัติความสามารถในการปรับขนาดได้
- AWS นำเสนอคุณสมบัติความสามารถในการปรับขนาดที่ครอบคลุมได้มากที่สุดพร้อมตัวเลือกที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ในอเมซอนบดให้การปรับขนาดอัตโนมัติและความปลอดภัยระดับองค์กร
- Azure และ GCP ต้องการการจัดการด้วยตนเองมากขึ้นสำหรับการปรับขนาด แต่เสนอราคาที่ยืดหยุ่นตามการใช้ทรัพยากร พวกเขายังสนับสนุนการโฮสต์ตนเองผ่าน Kubernetes หรือเครื่องมือ orchestration ที่คล้ายกัน
- ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: AWS และ GCP มีตัวเลือกที่ประหยัดต้นทุนผ่านบริการที่มีการจัดการและการกำหนดราคาสปอตสำหรับ GPUs ตามลำดับ การกำหนดราคาของ Azure เป็นตัวแปรตามการใช้ทรัพยากร
โดยสรุป AWS มอบประสบการณ์ความสามารถในการปรับขนาดที่คล่องตัวที่สุดสำหรับ DeepSeek-R1 ผ่านข้อเสนอที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มที่ในขณะที่ Azure และ GCP ต้องการการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้วยตนเองมากขึ้น แต่เสนอรูปแบบการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่น
การอ้างอิง:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fuly-managed-generally-available
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-as-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-steps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/