Порівнюючи масштабованість AWS та Google Cloud для розміщення DeepSeek-R1, з'являється кілька ключових відмінностей:
рамки масштабованості
** AWS пропонує надійну рамку для масштабованості через такі послуги, як Amazon Sagemaker Jumpstart та Amazon Bedrock, які розроблені для ефективного поводження з великими моделями AI. AWS також надає послугу Amazon Elastic Kubernetes (EKS), що дозволяє користувачам динамічно масштабувати контейнерні програми на основі попиту. Це особливо корисно для управління трафіком вибуху та забезпечення того, щоб ресурси ефективно використовувались у пікові періоди [8]. Крім того, шлюз API API AWS виступає як вхідна точка для дзвінків API, управління трафіком та надання таких функцій, як обмеження ставок та безпека, які мають вирішальне значення для обробки великих обсягів запитів [8].
** Google Cloud, з іншого боку, пропонує масштабованість через Google Kubernetes Engine (GKE), який дозволяє користувачам ефективно обслуговувати великі мови, такі як DeepSeek-R1. GKE забезпечує кероване середовище для розгортання, управління та масштабування контейнерних додатків, забезпечуючи оптимізацію ресурсів для продуктивності [7]. Служба Google Cloud's Vertex AI, керована також підтримує розгортання DeepSeek-R1, забезпечуючи масштабовану платформу для експериментів та виробництва моделі AI [6].
використання ресурсів
DeepSeek-R1 вимагає значних обчислювальних ресурсів, зокрема пам'яті. AWS та Google Cloud підтримують екземпляри з високою пам'яткою, які можуть вирішувати вимоги моделі. Однак, Sagemaker від Sagemaker та ринок Bedrock надають конкретні інструменти та середовища, оптимізовані для розгортання великих моделей AI, забезпечуючи ефективне використання ресурсів [6]. Вершина AI Google Cloud також підтримує розгортання таких моделей, але може зажадати більшої ручної конфігурації для оптимального розподілу ресурсів [3].
моделі вартості та ціноутворення
І AWS, і Google Cloud Charge на основі обчислювальних ресурсів, що споживаються під час запуску DeepSeek-R1, а не за ціноутворення. Ця модель може бути рентабельною для масштабних розгортань, але може значно відрізнятися залежно від моделей використання. AWS надає такі інструменти, як калькулятор ціноутворення AWS, щоб допомогти оцінити витрати на основі очікуваного використання, що може бути корисним для планування та бюджетування [8]. Google Cloud пропонує автоматичні знижки, не вимагаючи довгострокових зобов'язань, що також може допомогти ефективно керувати витратами [9].
Ad
Інтеграція та безпека
AWS інтегрує DeepSeek-R1 зі своїм ApplicGuardRail API для підвищення безпеки, гарантуючи, що введення користувачів та відповіді на модель оцінюються для спеціальних та сторонніх моделей [6]. Google Cloud, пропонуючи надійні функції безпеки, може зажадати додаткової настройки, щоб відповідати шаруватому підходу AWS. Обидві платформи постійно оновлюють свої протоколи безпеки, щоб забезпечити захист даних та конфіденційність [1].
Підсумовуючи це, хоча і AWS, і Google Cloud пропонують масштабовані рішення для DeepSeek-R1, AWS забезпечує більш інтегроване середовище з інструментами, спеціально оптимізованими для великого розгортання моделі AI. Google Cloud перевершує можливості AI та ML, але може знадобитися більше вручну налаштування для оптимальної масштабованості та використання ресурсів.
Цитати:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-pfer-better-optionsfor-your-busess/
[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/
[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-thers-make-deepeek-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-tly-managed-generally-avable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118