Beim Vergleich der Skalierbarkeit von AWS und Google Cloud für das Hosting von Deepseek-R1 entstehen mehrere wichtige Unterschiede:
Skalierbarkeit Frameworks
** AWS bietet einen robusten Rahmen für die Skalierbarkeit durch Dienste wie Amazon Sagemaker Jumpstart und Amazon Bedrock, die für die effiziente Behandlung großer KI -Modelle ausgelegt sind. AWS bietet außerdem Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), sodass Benutzer Container -Anwendungen basierend auf der Nachfrage dynamisch skalieren können. Dies ist besonders nützlich, um den Burst -Verkehr zu verwalten und sicherzustellen, dass die Ressourcen in Spitzenzeiten effizient genutzt werden [8]. Darüber hinaus fungiert das AWS -API -Gateway als Einstiegspunkt für API -Anrufe, die Verwaltung von Verkehr und die Bereitstellung von Funktionen wie Ratenlimitierung und Sicherheit, die für die Behandlung hoher Anfragen von entscheidender Bedeutung sind [8].
** Google Cloud hingegen bietet Skalierbarkeit über Google Kubernetes Engine (GKE), mit der Benutzer große Sprachmodelle wie Deepseek-R1 effizient bedienen können. GKE bietet eine verwaltete Umgebung für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Containeranwendungen, um sicherzustellen, dass die Ressourcen für die Leistung optimiert werden [7]. Der Vertex AI Managed Service von Google Cloud unterstützt auch die Bereitstellung von Deepseek-R1 und bietet eine skalierbare Plattform für das Experimentieren und Produktion von KI-Modellen [6].
Ressourcenauslastung
Deepseek-R1 erfordert erhebliche Rechenressourcen, insbesondere Speicher. AWS und Google Cloud unterstützen beide hochwertige Instanzen, die die Anforderungen des Modells erfüllen können. Der Sagemaker Jumpstart und den Grundgestein von AWS bietet jedoch spezifische Tools und Umgebungen, die für die Bereitstellung großer KI -Modelle optimiert sind, um eine effiziente Ressourcenauslastung zu gewährleisten [6]. Die Vertex AI von Google Cloud unterstützt auch die Bereitstellung solcher Modelle, erfordert jedoch möglicherweise mehr manuelle Konfiguration für eine optimale Ressourcenzuweisung [3].
Kosten- und Preismodelle
Sowohl AWS als auch Google Cloud berechnen basierend auf den Compucing-Ressourcen, die bei der Ausführung von Deepseek-R1 und nicht auf der Preisgestaltung konsumiert werden. Dieses Modell kann für groß angelegte Bereitstellungen kostengünstig sein, kann jedoch je nach Verwendungsmustern erheblich variieren. AWS bietet Tools wie den AWS -Preisrechner zur Schätzung der Kosten auf der Grundlage der erwarteten Nutzung, die für die Planung und Budgetierung von Vorteil sein können [8]. Google Cloud bietet automatische Rabatte, ohne langfristige Verpflichtungen zu erfordern, was auch dazu beitragen kann, die Kosten effektiv zu verwalten [9].
Integration und Sicherheit
AWS integriert Deepseek-R1 in seine ApplyGuardRail-API für erweiterte Sicherheit und stellt sicher, dass Benutzereingaben und Modellantworten für benutzerdefinierte und Drittanbieter-Modelle bewertet werden [6]. Google Cloud bietet zwar robuste Sicherheitsfunktionen, benötigt möglicherweise zusätzliches Setup, um den Layered Security -Ansatz von AWS zu entsprechen. Beide Plattformen aktualisieren ihre Sicherheitsprotokolle kontinuierlich, um den Datenschutz und die Privatsphäre zu gewährleisten [1].
Zusammenfassend bietet AWS sowohl AWS als auch Google Cloud skalierbare Lösungen für Deepseek-R1, aber AWS bietet eine integrierte Umgebung mit Tools, die speziell für die Bereitstellung von KI-Modellmodellen optimiert sind. Google Cloud zeichnet sich in KI- und ML -Funktionen aus, erfordert jedoch möglicherweise mehr manuelles Setup für eine optimale Skalierbarkeit und Ressourcenauslastung.
Zitate:
[1] https://www-
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/awse-launch-peepseek-r1- managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-comparison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-teepseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-shere-2/
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-gine/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-y-differces-tenefits-2024-oactreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-available-on-their-platformals.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-loud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/awsedeepseek-r1-fly-managed-generally-avelable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differces-between-wween-to-google-loud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118