När man jämför skalbarheten för AWS och Google Cloud för att vara värd för Deepseek-R1, dyker upp flera viktiga skillnader:
Skalbarhetsramar
** AWS erbjuder en robust ram för skalbarhet genom tjänster som Amazon Sagemaker Jumpstart och Amazon Bedrock, som är utformade för att hantera stora AI -modeller effektivt. AWS tillhandahåller också Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), vilket gör det möjligt för användare att dynamiskt skala containeriska applikationer baserade på efterfrågan. Detta är särskilt användbart för att hantera burst -trafik och säkerställa att resurser används effektivt under toppperioder [8]. Dessutom fungerar AWS: s API -gateway som en inträdesplats för API -samtal, hantering av trafik och tillhandahåller funktioner som hastighetsbegränsning och säkerhet, som är avgörande för att hantera höga volymer för förfrågningar [8].
** Google Cloud erbjuder å andra sidan skalbarhet genom Google Kubernetes Engine (GKE), som gör det möjligt för användare att betjäna stora språkmodeller som Deepseek-R1 effektivt. GKE tillhandahåller en hanterad miljö för att distribuera, hantera och skala containeriserade applikationer, vilket säkerställer att resurser är optimerade för prestanda [7]. Google Cloud's Vertex AI Managed Service stöder också utplaceringen av Deepseek-R1, vilket ger en skalbar plattform för AI-modellexperiment och produktion [6].
Resursutnyttjande
Deepseek-R1 kräver betydande beräkningsresurser, särskilt minne. AWS och Google Cloud stöder båda instanser med höga minne som kan hantera modellens krav. AWS: s Sagemaker Jumpstart och Bedrock Marketplace tillhandahåller emellertid specifika verktyg och miljöer optimerade för att distribuera stora AI -modeller, vilket säkerställer ett effektivt resursanvändning [6]. Google Cloud's Vertex AI stöder också distributionen av sådana modeller men kan kräva mer manuell konfiguration för optimal resursallokering [3].
Kostnads- och prissättningsmodeller
Både AWS och Google Cloud-laddning baserat på datorresurserna som konsumeras när de kör Deepseek-R1, snarare än prissättning per tal. Denna modell kan vara kostnadseffektiv för storskaliga distributioner men kan variera avsevärt beroende på användningsmönster. AWS tillhandahåller verktyg som AWS -prissättningskalkylatorn för att hjälpa till att uppskatta kostnader baserat på förväntad användning, vilket kan vara fördelaktigt för planering och budgetering [8]. Google Cloud erbjuder automatiska rabatter utan att kräva långsiktiga åtaganden, vilket också kan hjälpa till att hantera kostnader effektivt [9].
Integration och säkerhet
AWS integrerar Deepseek-R1 med sitt ApplyGuardRail API för förbättrad säkerhet, vilket säkerställer att användarinmatningar och modellsvar utvärderas för anpassade och tredjepartsmodeller [6]. Google Cloud, medan de erbjuder robusta säkerhetsfunktioner, kan kräva ytterligare installation för att matcha AWS: s skiktade säkerhetsmetod. Båda plattformarna uppdaterar kontinuerligt sina säkerhetsprotokoll för att säkerställa dataskydd och integritet [1].
Sammanfattningsvis, medan både AWS och Google Cloud erbjuder skalbara lösningar för Deepseek-R1, ger AWS en mer integrerad miljö med verktyg som är specifikt optimerade för stor AI-modelldistribution. Google Cloud utmärker sig i AI- och ML -funktioner men kan kräva mer manuell installation för optimal skalbarhet och resursanvändning.
Citeringar:
]
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-nabed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explanterad/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-coomparison/
]
[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-ey-differences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
]
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
]
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-ws-to-google-bloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118