Palyginus AWS ir „Google Cloud“ mastelį, skirtą priglobti „Deepseek-R1“, išryškėja keli pagrindiniai skirtumai:
mastelio kėliniai
** AWS siūlo patikimą mastelio keitimo sistemą per tokias paslaugas kaip „Amazon Sagemaker Jumpstart“ ir „Amazon Bedrock“, kurie yra skirti efektyviai valdyti didelius AI modelius. „AWS“ taip pat teikia „Amazon Elasc Kubernetes“ paslaugą (EK), leidžiančią vartotojams dinamiškai mastelio konteinerizuotas programas, atsižvelgiant į paklausą. Tai ypač naudinga norint valdyti srauto srautą ir užtikrinti, kad ištekliai būtų efektyviai naudojami piko metu [8]. Be to, AWS API šliuzai veikia kaip API skambučių įėjimo taškas, srauto valdymas ir funkcijų, tokių kaip tarifų ribojimas ir saugumas, teikia tokias funkcijas kaip greičio ribojimas ir saugumas, kuris yra labai svarbus tvarkant aukštą užklausų kiekį [8].
** „Google Cloud“, kita vertus, siūlo mastelį per „Google Kubernetes“ variklį (GKE), kuris leidžia vartotojams efektyviai aptarnauti didelius kalbos modelius, tokius kaip „Deepseek-R1“. „GKE“ suteikia valdomą aplinką, skirtą diegti, valdyti ir valdyti konteinerius, užtikrinant, kad ištekliai būtų optimizuoti našumui [7]. „Google Cloud“ viršūnės AI valdoma paslauga taip pat palaiko „Deepseeek-R1“ diegimą, suteikiančią keičiamą AI modelio eksperimentavimo ir gamybos platformą [6].
Šaltinių panaudojimas
„Deepseek-R1“ reikalauja reikšmingų skaičiavimo išteklių, ypač atminties. AWS ir „Google Cloud“ palaiko aukštos atminties egzempliorius, galinčius patenkinti modelio reikalavimus. Tačiau „AWS“ „Sagemaker JumpStart“ ir „Bedrock Marketplace“ pateikia konkrečias priemones ir aplinką, optimizuotą diegti didelius AI modelius, užtikrinant efektyvų išteklių panaudojimą [6]. „Google Cloud“ viršūnės AI taip pat palaiko tokių modelių diegimą, tačiau gali prireikti daugiau rankinės konfigūracijos, kad būtų galima paskirstyti išteklius [3].
Kainų ir kainų modeliai
Tiek AWS, tiek „Google Cloud“ mokestis, atsižvelgiant į skaičiavimo išteklius, sunaudotus vykdant „Deepseeek-R1“, o ne už kainą. Šis modelis gali būti ekonomiškas didelio masto diegimui, tačiau gali labai skirtis priklausomai nuo naudojimo modelių. AWS teikia tokias priemones kaip AWS kainų skaičiuoklė, kuri padėtų įvertinti išlaidas, atsižvelgiant į numatomą naudojimą, kuris gali būti naudingas planuojant ir sudarant biudžetą [8]. „Google Cloud“ siūlo automatines nuolaidas, nereikalaujant ilgalaikių įsipareigojimų, o tai taip pat gali padėti efektyviai valdyti išlaidas [9].
integracija ir saugumas
AWS integruoja „Deepseeek-R1“ su savo „AppuGuardRail“ API, kad būtų galima patobulinti saugumą, užtikrinant, kad vartotojo įvestys ir modelio atsakymai būtų įvertinti pagal pasirinktinius ir trečiųjų šalių modelius [6]. „Google Cloud“, nors ir siūlant patikimas saugos funkcijas, gali prireikti papildomos sąrankos, kad atitiktų AWS sluoksniuotą saugos metodą. Abi platformos nuolat atnaujina savo saugumo protokolus, kad užtikrintų duomenų apsaugą ir privatumą [1].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „AWS“ ir „Google Cloud“ siūlo keičiamus sprendimus „Deepseek-R1“, AWS suteikia labiau integruotą aplinką su įrankiais, specialiai optimizuotais dideliam AI modelio diegimui. „Google Cloud“ išsiskiria AI ir ML galimybėmis, tačiau gali reikėti daugiau rankinės sąrankos, kad būtų galima optimaliai mastelio keitimas ir išteklių panaudojimas.
Citatos:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-or-google-coud-offer-better-options-for-your-business/
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-seepseek-r1- Managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explange/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-comparion/
]
[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-thers-make-deepseek-r1-ai-model-eimable-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulpuls-langeage-generally-avleable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-to-google-Cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118