Salīdzinot AWS un Google Cloud mērogojamību DeepSEEK-R1 mitināšanai, parādās vairākas galvenās atšķirības:
mērogojamības ietvari
** AWS piedāvā stabilu ietvaru mērogojamībai, izmantojot tādus pakalpojumus kā Amazon Sagemaker Jumpstart un Amazon Bedrock, kas ir paredzēti, lai efektīvi apstrādātu lielus AI modeļus. AWS nodrošina arī Amazon Elastic Kubernetes pakalpojumu (EKS), ļaujot lietotājiem dinamiski mērogot konteinerizētas lietojumprogrammas, pamatojoties uz pieprasījumu. Tas ir īpaši noderīgi, lai pārvaldītu pārrāvumu trafiku un nodrošinātu, ka resursi tiek efektīvi izmantoti pīķa periodos [8]. Turklāt AWS API vārteja darbojas kā ieejas punkts API zvaniem, trafika pārvaldīšanai un tādām funkcijām kā likmes ierobežošana un drošība, kas ir būtiska, lai apstrādātu lielu pieprasījumu apjomu [8].
** Google Cloud, no otras puses, piedāvā mērogojamību, izmantojot Google Kubernetes Engine (GKE), kas lietotājiem ļauj efektīvi apkalpot lielas valodas modeļus, piemēram, DeepSeek-R1. GKE nodrošina pārvaldītu vidi konteinerētu lietojumprogrammu izvietošanai, pārvaldībai un mērogošanai, nodrošinot, ka resursi tiek optimizēti veiktspējai [7]. Google Cloud Vertex AI pārvaldītais pakalpojums atbalsta arī DeepSEEK-R1 izvietošanu, nodrošinot mērogojamu platformu AI modeļa eksperimentēšanai un ražošanai [6].
Resursu izmantošana
DeepSEEK-R1 nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi, īpaši atmiņa. Gan AWS, gan Google Cloud atbalsta augstas atmiņas gadījumus, kas var izpildīt modeļa prasības. Tomēr AWS Sagemaker JumpStart un Bedrock Marketplace nodrošina īpašus rīkus un vidi, kas optimizēta lielu AI modeļu izvietošanai, nodrošinot efektīvu resursu izmantošanu [6]. Google Cloud Vertex AI atbalsta arī šādu modeļu izvietošanu, bet optimālai resursu sadalei varētu būt nepieciešama lielāka manuāla konfigurācija [3].
izmaksu un cenu noteikšanas modeļi
Gan AWS, gan Google Cloud maksa, pamatojoties uz skaitļošanas resursiem, kas patērēti, darbojoties DeepSEEK-R1, nevis cenu noteikšanai par vienu taktu. Šis modelis var būt rentabls liela mēroga izvietošanai, taču tas var ievērojami atšķirties atkarībā no lietošanas modeļiem. AWS nodrošina tādus rīkus kā AWS cenu kalkulators, lai palīdzētu novērtēt izmaksas, pamatojoties uz paredzamo izmantošanu, kas var būt noderīga plānošanā un budžeta veidošanā [8]. Google Cloud piedāvā automātiskas atlaides, nepieprasot ilgtermiņa saistības, kas var arī efektīvi pārvaldīt izmaksas [9].
integrācija un drošība
AWS integrē DeepSeEK-R1 ar savu Pietvērējusi API uzlabotai drošībai, nodrošinot, ka lietotāja ievadi un modeļa atbildes tiek novērtētas pēc pasūtījuma un trešo personu modeļiem [6]. Lai arī Google Cloud, piedāvājot stabilas drošības funkcijas, var būt nepieciešama papildu iestatīšana, lai atbilstu AWS slāņainajai drošības pieejai. Abas platformas nepārtraukti atjaunina savus drošības protokolus, lai nodrošinātu datu aizsardzību un privātumu [1].
Rezumējot, lai gan gan AWS, gan Google Cloud piedāvā mērogojamus risinājumus DeepSEEK-R1, AWS nodrošina integrētāku vidi ar rīkiem, kas īpaši optimizēti lielai AI modeļa izvietošanai. Google Cloud izceļas ar AI un ML iespējām, taču optimālai mērogojamībai un resursu izmantošanai var būt nepieciešama lielāka manuāla iestatīšana.
Atsauces:
.
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-depseek-r1-managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-comparison/
[6.]
[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
.
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-depseek-r1
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-ws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118