Porównując skalowalność AWS i Google Cloud do hostingu DeepSeek-R1, pojawia się kilka kluczowych różnic:
Skalowalność Frameworks
** AWS oferuje solidne ramy skalowalności poprzez usługi takie jak Amazon Sagemaker Jumpstart i Amazon Bedrock, które zostały zaprojektowane do wydajnego obsługi dużych modeli AI. AWS zapewnia również usługę Amazon Elastic Kubernetes (EKS), umożliwiając użytkownikom dynamiczną skalowanie aplikacji kontenerowych na podstawie popytu. Jest to szczególnie przydatne do zarządzania ruchem serii i zapewnienia, że zasoby są efektywnie wykorzystywane w okresach szczytowych [8]. Ponadto brama API API działa jako punkt wejścia do wywołań API, zarządzanie ruchem i zapewniając funkcje takie jak ograniczenie stawek i bezpieczeństwo, które są kluczowe dla obsługi dużych ilości żądań [8].
** Z drugiej strony Google Cloud oferuje skalowalność za pośrednictwem Google Kubernetes Engine (GKE), który pozwala użytkownikom obsługiwać duże modele językowe, takie jak DeepSeek-R1. GKE zapewnia zarządzane środowisko do wdrażania, zarządzania i skalowania aplikacji kontenerowych, zapewniając zoptymalizowanie zasobów do wydajności [7]. Usługa Managed Vertex AI Google Cloud obsługuje również wdrożenie DeepseEK-R1, zapewniając skalowalną platformę do eksperymentów i produkcji modelu AI [6].
Wykorzystanie zasobów
Deepseek-R1 wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, zwłaszcza pamięci. Zarówno AWS, jak i Google Cloud obsługują instancje o wysokiej pamięci, które mogą poradzić sobie z wymaganiami modelu. Jednak Sagemaker AWS Jumpstart i Bedrock Marketplace zapewniają określone narzędzia i środowiska zoptymalizowane do wdrażania dużych modeli AI, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów [6]. Vertex AI Google Cloud obsługuje również wdrażanie takich modeli, ale może wymagać bardziej ręcznej konfiguracji dla optymalnego alokacji zasobów [3].
Modele kosztów i wyceny
Zarówno AWS, jak i Google Cloud opłacają na podstawie zasobów obliczeniowych zużytych podczas prowadzenia DeepSeek-R1, a nie wyceny na toke. Ten model może być opłacalny dla wdrożeń na dużą skalę, ale może się znacznie różnić w zależności od wzorców użytkowania. AWS zapewnia narzędzia takie jak kalkulator cen AWS, który pomaga oszacować koszty na podstawie oczekiwanego użycia, co może być korzystne dla planowania i budżetowania [8]. Google Cloud oferuje automatyczne rabaty bez wymagania długoterminowych zobowiązań, które mogą również pomóc w skutecznym zarządzaniu kosztami [9].
Integracja i bezpieczeństwo
AWS integruje DeepSeek-R1 z APLACTGUARDRAIL API w celu zwiększenia bezpieczeństwa, zapewniając, że wejścia użytkowników i odpowiedzi są oceniane pod kątem modeli niestandardowych i zewnętrznych [6]. Google Cloud, oferując solidne funkcje bezpieczeństwa, może wymagać dodatkowej konfiguracji, aby dopasować się do warstwowego podejścia bezpieczeństwa AWS. Obie platformy nieustannie aktualizują swoje protokoły bezpieczeństwa, aby zapewnić ochronę danych i prywatność [1].
Podsumowując, podczas gdy zarówno AWS, jak i Google Cloud oferują skalowalne rozwiązania dla DeepSeek-R1, AWS zapewnia bardziej zintegrowane środowisko z narzędziami specjalnie zoptymalizowanymi pod kątem dużego wdrażania modeli AI. Google Cloud przoduje w funkcjach AI i ML, ale może wymagać bardziej ręcznej konfiguracji dla optymalnej skalowalności i wykorzystania zasobów.
Cytaty:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-bloud-offer-better-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-explained/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-floud-comparison/
[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-floud-key-difference-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-bloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ally-ananaged-genely-available
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-bloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118