Lorsque vous comparez l'évolutivité de AWS et Google Cloud pour l'hébergement Deepseek-R1, plusieurs différences clés émergent:
Frameworks d'évolutivité
** AWS propose un cadre robuste pour l'évolutivité grâce à des services tels que Amazon Sagemaker Jumpstart et Amazon Bedrock, qui sont conçus pour gérer efficacement les grands modèles d'IA. AWS fournit également Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), permettant aux utilisateurs de mettre à l'échelle des applications conteneurisées dynamiquement en fonction de la demande. Ceci est particulièrement utile pour gérer le trafic d'éclatement et s'assurer que les ressources sont utilisées efficacement pendant les périodes de pointe [8]. De plus, la passerelle API d'AWS agit comme un point d'entrée pour les appels API, la gestion du trafic et la fourniture de fonctionnalités telles que la limitation des taux et la sécurité, qui sont cruciales pour gérer des volumes élevés de demandes [8].
** Google Cloud, en revanche, offre l'évolutivité via le moteur Google Kubernetes (GKE), qui permet aux utilisateurs de servir efficacement des modèles de langage comme Deepseek-R1. GKE fournit un environnement géré pour le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle des applications conteneurisées, garantissant que les ressources sont optimisées pour les performances [7]. Le service géré par le sommet de Google Cloud prend également en charge le déploiement de Deepseek-R1, fournissant une plate-forme évolutive pour l'expérimentation et la production du modèle d'IA [6].
Utilisation des ressources
Deepseek-R1 nécessite des ressources de calcul importantes, en particulier la mémoire. AWS et Google Cloud prennent tous deux une prise en charge des instances à haute mémoire qui peuvent gérer les demandes du modèle. Cependant, SageMaker Jumpstart et Bedrock Marketplace d'AWS fournissent des outils et des environnements spécifiques optimisés pour le déploiement de grands modèles d'IA, garantissant une utilisation efficace des ressources [6]. Le sommet de Google Cloud prend également en charge le déploiement de ces modèles, mais peut nécessiter une configuration manuelle plus pour une allocation de ressources optimale [3].
Modèles de coût et de tarification
AWS et Google Cloud Charges en fonction des ressources informatiques consommées lors de l'exécution de Deepseek-R1, plutôt que des prix par token. Ce modèle peut être rentable pour les déploiements à grande échelle, mais peut varier considérablement en fonction des modèles d'utilisation. AWS fournit des outils tels que la calculatrice de tarification AWS pour aider à estimer les coûts en fonction de l'utilisation attendue, qui peut être bénéfique pour la planification et la budgétisation [8]. Google Cloud offre des remises automatiques sans nécessiter d'engagements à long terme, ce qui peut également aider à gérer efficacement les coûts [9].
Intégration et sécurité
AWS intègre DeepSeEk-R1 à son API ApplyGuardRail pour une sécurité améliorée, garantissant que les entrées des utilisateurs et les réponses du modèle sont évaluées pour les modèles personnalisés et tiers [6]. Google Cloud, tout en offrant des fonctionnalités de sécurité robustes, peut nécessiter une configuration supplémentaire pour correspondre à l'approche de sécurité en couches d'AWS. Les deux plates-formes mettent à jour en permanence leurs protocoles de sécurité pour garantir la protection des données et la confidentialité [1].
En résumé, alors que AWS et Google Cloud proposent des solutions évolutives pour Deepseek-R1, AWS fournit un environnement plus intégré avec des outils spécifiquement optimisés pour un grand déploiement de modèle d'IA. Google Cloud excelle dans les capacités d'IA et de ML, mais peut nécessiter une configuration manuelle plus pour une évolutivité optimale et une utilisation des ressources.
Citations:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-oferferterter-options-for-your-business/
[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-explated/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-componison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-here-2//
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multihost-gpu
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[9] https://www.linkedin.com/pulse/aws-vs-google-cloud-key-differences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-plalaforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-managed-generally-vailable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernisation/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118