AWS上的DeepSeek-R1的可伸缩性与其他云提供商相比如何

AWS可伸缩性

AWS在亚马逊基岩中提供了DeepSeek-R1作为完全管理的无服务器模型，该模型允许自动扩展无需手动基础架构管理。该设置提供企业级安全功能，包括数据加密和访问控件，确保数据隐私和合规性[4] [5]。 AWS还使用诸如Amazon Sagemaker之类的服务进行大规模推断，支持自助式DeepSeek-R1，用户可以利用ML.G5.2xlarge实例，以平衡性能和成本[7]。此外，AWS允许用户通过Amazon BedRock自定义模型导入部署DeepSeek-R1蒸馏型，从而提供灵活性和可扩展性[9]。

Microsoft Azure上的可伸缩性

Microsoft Azure不需要专用服务器来运行DeepSeek-R1，从而使用户只为消耗的计算资源付费。但是，Azure当前不提供DeepSeek-R1作为AWS等完全管理的无服务器模型。 Azure的用户仍然可以根据资源使用的灵活定价受益，但是他们可能需要手动或通过第三方工具来管理缩放量表[2] [8]。

Google云平台上的可伸缩性(GCP)

Google Cloud还提供了DeepSeek-R1，与其现有的开源AI模型的定价模型保持一致，用户为消耗的计算资源而不是每次用法付费[2]。与Azure类似，GCP不提供DeepSeek-R1作为完全管理的无服务器模型。用户可以使用GCP的基础架构部署和扩展DeepSeek-R1，但是他们需要自己管理缩放过程或使用Kubernetes进行编排[8]。

##可扩展性功能的比较

- AWS在亚马逊基岩中提供了完全管理的无服务器选项，提供了最全面的可伸缩性功能，提供了自动扩展和企业级安全性。
- Azure和GCP需要更多的手动管理来扩展，但根据资源使用提供了灵活的定价。他们还通过Kubernetes或类似的编排工具来支持自我托管。
- 成本效率：AWS和GCP分别通过其托管服务和GPU的现场定价提供了具有成本效益的选择。基于资源消耗，Azure的定价是可变的。

总而言之，AWS通过其完全管理的无服务器产品为DeepSeek-R1提供了最精简的可伸缩性体验，而Azure和GCP则需要更多的手动基础架构管理，但提供了灵活的定价模型。

引用：
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-explaind/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws/aws-deepseek-r1--man-man-maned-generally-vailable
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-to-to-deepseek-deepseek-r1-as-as-as-s--------------- as-as-laster-server-serverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distald-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/
[8] https://northflank.com/blog/self-host-deepseek-r1-on-aws-gcp-azure-ang-azure-and-k8s-in-in-threy-easysteps
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distild-llama-models-models-with-amazon-bedrock-custom-model-model-model-model-