عند مقارنة قابلية التوسع في AWS و Google Cloud لاستضافة Deepseek-R1 ، تظهر عدة اختلافات رئيسية:
أطر قابلية التوسع
** يقدم AWS إطارًا قويًا للتوسع من خلال خدمات مثل Amazon Sagemaker Jumpstart و Amazon Bedrock ، والتي تم تصميمها للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بكفاءة. يوفر AWS أيضًا خدمة Amazon Fanction Kubernetes (EKS) ، مما يسمح للمستخدمين بتوسيع نطاق التطبيقات الحافية بشكل ديناميكي بناءً على الطلب. هذا مفيد بشكل خاص لإدارة حركة المرور المتفجرة وضمان استخدام الموارد بكفاءة خلال فترات الذروة [8]. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل بوابة API الخاصة بـ AWS كنقطة دخول لمكالمات API ، وإدارة حركة المرور وتوفير ميزات مثل الحد من المعدل والأمان ، والتي تعد حاسمة للتعامل مع كميات كبيرة من الطلبات [8].
** توفر Google Cloud ، من ناحية أخرى ، قابلية التوسع من خلال محرك Google Kubernetes (GKE) ، والذي يسمح للمستخدمين بتقديم نماذج لغة كبيرة مثل DeepSeek-R1 بكفاءة. يوفر GKE بيئة مُدارة لنشر تطبيقات الحاويات وإدارتها وتوسيع نطاقها ، مما يضمن تحسين الموارد للأداء [7]. تدعم خدمة Vertex AI المدارة من Google Cloud أيضًا نشر DeepSeek-R1 ، مما يوفر منصة قابلة للتطوير لتجربة وإنتاج نموذج الذكاء الاصطناعى [6].
استخدام الموارد
يتطلب Deepseek-R1 موارد حسابية كبيرة ، وخاصة الذاكرة. يدعم كل من AWS و Google Cloud مثيلات عالية الذاكرة يمكنها التعامل مع مطالب النموذج. ومع ذلك ، يوفر سوق AWS Sagemaker Jumpstart و Bedrock أدوات وبيئات محددة محسّنة لنشر نماذج AI كبيرة ، مما يضمن استخدام الموارد الفعال [6]. تدعم Vertex AI من Google Cloud أيضًا نشر مثل هذه النماذج ولكن قد تتطلب المزيد من التكوين اليدوي لتخصيص الموارد المثلى [3].
نماذج التكلفة والتسعير
كل من AWS و Google Cloud Charge استنادًا إلى موارد الحوسبة المستهلكة عند تشغيل DeepSeek-R1 ، بدلاً من التسعير لكل شيء. يمكن أن يكون هذا النموذج فعالًا من حيث التكلفة للنشر على نطاق واسع ولكنه قد يختلف بشكل كبير اعتمادًا على أنماط الاستخدام. توفر AWS أدوات مثل حاسبة تسعير AWS للمساعدة في تقدير التكاليف بناءً على الاستخدام المتوقع ، والتي يمكن أن تكون مفيدة للتخطيط والميزنة [8]. تقدم Google Cloud خصومات تلقائية دون الحاجة إلى التزامات طويلة الأجل ، والتي يمكن أن تساعد أيضًا في إدارة التكاليف بفعالية [9].
التكامل والأمان
تقوم AWS بدمج DeepSeek-R1 مع AppLuguardRail API لتحسين الأمان ، مما يضمن تقييم مدخلات المستخدم واستجابات النماذج لنماذج مخصصة وجهة خارجية [6]. قد تتطلب Google Cloud ، مع تقديم ميزات أمان قوية ، إعدادًا إضافيًا لمطابقة نهج الأمان في AWS. يقوم كلا المنصرين باستمرار بتحديث بروتوكولات الأمان الخاصة بهم لضمان حماية البيانات والخصوصية [1].
باختصار ، في حين توفر كل من AWS و Google Cloud حلولًا قابلة للتطوير لـ DeepSeek-R1 ، توفر AWS بيئة أكثر تكاملاً مع أدوات محسّنة على وجه التحديد لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير. تتفوق Google Cloud في إمكانات AI و ML ولكنها قد تتطلب المزيد من الإعداد اليدوي لاستخدام التوسع الأمثل واستخدام الموارد.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5]
[6]
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multihost-gpu
[8]
[9)
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-gooths-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-managed-generally-avable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118