Atunci când comparați scalabilitatea AWS și Google Cloud pentru găzduirea DeepSeek-R1, apar mai multe diferențe cheie:
Frame de scalabilitate
** AWS oferă un cadru robust pentru scalabilitate prin servicii precum Amazon Sagemaker Jumpstart și Amazon Bedrock, care sunt concepute pentru a gestiona în mod eficient modelele AI mari. AWS oferă, de asemenea, Serviciul Amazon Elastic Kubernetes (EKS), permițând utilizatorilor să scaleze dinamic aplicațiile containerizate bazate pe cerere. Acest lucru este util în special pentru gestionarea traficului de explozii și pentru a se asigura că resursele sunt utilizate eficient în perioadele de vârf [8]. În plus, API Gateway AWS acționează ca un punct de intrare pentru apelurile API, gestionarea traficului și oferind funcții precum limitarea ratei și securitatea, care sunt cruciale pentru gestionarea volumelor mari de solicitări [8].
** Google Cloud, pe de altă parte, oferă scalabilitate prin Google Kubernetes Engine (GKE), care permite utilizatorilor să servească în mod eficient modele de limbaj mare precum Deepseek-R1. GKE oferă un mediu gestionat pentru implementarea, gestionarea și scalarea aplicațiilor containerizate, asigurându -se că resursele sunt optimizate pentru performanță [7]. Serviciul gestionat de Vertex AI Google Cloud acceptă, de asemenea, implementarea DeepSeek-R1, oferind o platformă scalabilă pentru experimentarea și producția modelului AI [6].
Utilizarea resurselor
Deepseek-R1 necesită resurse de calcul semnificative, în special memorie. AWS și Google Cloud acceptă ambele cazuri cu memorie înaltă care pot gestiona cerințele modelului. Cu toate acestea, SAGEMAKER SAGEMAKER JUMPSTART și BEDROCK Marketplace oferă instrumente și medii specifice optimizate pentru implementarea modelelor mari de AI, asigurând o utilizare eficientă a resurselor [6]. Vertex AI Google Cloud acceptă, de asemenea, implementarea unor astfel de modele, dar ar putea necesita mai multă configurație manuală pentru alocarea optimă a resurselor [3].
Modele de costuri și prețuri
Atât AWS, cât și Google Cloud Charge pe baza resurselor de calcul consumate atunci când rulează Deepseek-R1, mai degrabă decât prețurile per-token. Acest model poate fi rentabil pentru implementări la scară largă, dar poate varia semnificativ în funcție de modelele de utilizare. AWS oferă instrumente precum calculatorul de prețuri AWS pentru a ajuta la estimarea costurilor pe baza utilizării preconizate, ceea ce poate fi benefic pentru planificare și bugetare [8]. Google Cloud oferă reduceri automate fără a necesita angajamente pe termen lung, ceea ce poate ajuta, de asemenea, la gestionarea eficientă a costurilor [9].
Integrare și securitate
AWS integrează Deepseek-R1 cu API-ul său ApplyGuardRail pentru o securitate îmbunătățită, asigurându-se că intrările și răspunsurile modelului sunt evaluate pentru modele personalizate și terțe [6]. Google Cloud, în timp ce oferă funcții de securitate robuste, ar putea necesita o configurație suplimentară pentru a se potrivi cu abordarea de securitate stratificată a AWS. Ambele platforme își actualizează continuu protocoalele de securitate pentru a asigura protecția datelor și confidențialitatea [1].
În rezumat, în timp ce atât AWS, cât și Google Cloud oferă soluții scalabile pentru DeepSeek-R1, AWS oferă un mediu mai integrat, cu instrumente optimizate special pentru implementarea modelului AI mare. Google Cloud excelează în capacitățile AI și ML, dar poate necesita mai multă configurare manuală pentru o scalabilitate optimă și utilizarea resurselor.
Citări:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechCouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-loud-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-cloud-comparison/
]
[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-coud-key-difference-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-eepseek-r1-AI-model-available-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-ful-fully-managed-general-adable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-loud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118