При сравнении масштабируемости AWS и Google Cloud для хостинга DeepSeek-R1 возникают несколько ключевых различий:
Фреймворки масштабируемости
** AWS предлагает надежную структуру для масштабируемости с помощью таких услуг, как Amazon SageMaker Jumpstart и Amazon Bedrock, которые предназначены для эффективного обработки больших моделей искусственного интеллекта. AWS также предоставляет Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), позволяя пользователям динамически масштабировать контейнерные приложения на основе спроса. Это особенно полезно для управления трафиком и обеспечения эффективного использования ресурсов в пиковые периоды [8]. Кроме того, API API Gateway действует как точка входа для вызовов API, управление трафиком и предоставление таких функций, как ограничение скорости и безопасность, которые имеют решающее значение для обработки больших объемов запросов [8].
** Google Cloud, с другой стороны, предлагает масштабируемость через Google Kubernetes Engine (GKE), который позволяет пользователям эффективно обслуживать большие языковые модели, такие как DeepSeek-R1. GKE предоставляет управляемую среду для развертывания, управления и масштабирования контейнерных приложений, обеспечивающих оптимизированные ресурсы для производительности [7]. Управление AI Google Cloud Managed Service также поддерживает развертывание DeepSeek-R1, обеспечивая масштабируемую платформу для экспериментов и производства модели ИИ [6].
Использование ресурсов
DeepSeek-R1 требует значительных вычислительных ресурсов, особенно памяти. AWS и Google Cloud поддерживают экземпляры с высокой памяти, которые могут справиться с требованиями модели. Тем не менее, AWS SageMaker Jumpstart и рынок коренных пород предоставляет конкретные инструменты и среды, оптимизированные для развертывания крупных моделей искусственного интеллекта, обеспечивая эффективное использование ресурсов [6]. AI Google Cloud Vertex Ai также поддерживает развертывание таких моделей, но может потребовать большей ручной конфигурации для оптимального распределения ресурсов [3].
Модели стоимости и ценообразования
Как AWS, так и Google Cloud заряда на основе вычислительных ресурсов, потребляемых при запуске DeepSeek-R1, а не на ценообразование на на ток. Эта модель может быть экономически эффективной для крупномасштабных развертываний, но может значительно варьироваться в зависимости от моделей использования. AWS предоставляет такие инструменты, как калькулятор ценообразования AWS, чтобы помочь оценить затраты на основе ожидаемого использования, что может быть полезным для планирования и бюджета [8]. Google Cloud предлагает автоматические скидки, не требуя долгосрочных обязательств, которые также могут помочь эффективно управлять затратами [9].
Интеграция и безопасность
AWS интегрирует DeepSeek-R1 с его ApplicalRail API для повышения безопасности, обеспечивая оценку пользовательских входов и ответов на модели для пользовательских и сторонних моделей [6]. Google Cloud, предлагая надежные функции безопасности, может потребоваться дополнительная настройка, чтобы соответствовать многоуровневому подходу AWS. Обе платформы постоянно обновляют свои протоколы безопасности, чтобы обеспечить защиту данных и конфиденциальность [1].
Таким образом, хотя и AWS, и Google Cloud предлагают масштабируемые решения для DeepSeek-R1, AWS предоставляет более интегрированную среду с инструментами, специально оптимизированными для крупного развертывания модели искусственного интеллекта. Google Cloud превосходит в возможностях ИИ и ML, но может потребоваться больше ручной настройки для оптимальной масштабируемости и использования ресурсов.
Цитаты:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-offer-better-options-for-your-business/
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-managed-sersices
[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-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-athers-make-deepseek-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-r1-fally- Managed Generally-adailable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118