Kui võrrelda AWS-i ja Google Cloud mastaapsust DeepSEEK-R1 hostimiseks, ilmnevad mitmed peamised erinevused:
skaleeritavuse raamistikud
** AWS pakub kindlat mastaapsuse raamistikku selliste teenuste kaudu nagu Amazon Sagemaker Jumpstart ja Amazon Bedrock, mis on loodud tõhusate suurte AI -mudelitega toimetulemiseks. AWS pakub ka Amazon Elastic Kubernetes Service (EK), võimaldades kasutajatel nõudluse põhjal dünaamiliselt konteineripõhiseid rakendusi. See on eriti kasulik purske liikluse juhtimiseks ja ressursside tõhusaks kasutamiseks tipptasemel perioodidel [8]. Lisaks toimib AWS -i API Gateway API -kõnede sisenemispunktina, haldades liiklust ja pakkudes selliseid funktsioone nagu kiiruse piiramine ja turvalisus, mis on üliolulised suure hulga taotluste käsitlemiseks [8].
** Google Cloud seevastu pakub mastaapsust Google Kubernetes Engine'i (GKE) kaudu, mis võimaldab kasutajatel tõhusalt teenindada suuri keelemudeleid nagu Deepseek-R1. GKE pakub hallatud keskkonda konteineripõhiste rakenduste juurutamiseks, haldamiseks ja skaleerimiseks, tagades ressursside optimeerimise jõudluse jaoks [7]. Google Cloud Vertex AI hallatud teenus toetab ka DeepSEEK-R1 juurutamist, pakkudes skaleeritavat platvormi AI mudeli katsetamiseks ja tootmiseks [6].
Ressursside kasutamine
Deepseek-R1 nõuab olulisi arvutusressursse, eriti mälu. Nii AWS kui ka Google Cloud toetavad suure mäluga eksemplare, mis saavad mudeli nõudmistega hakkama. Kuid AWS -i SageMaker Jumpstart ja Bedrock Marketplace pakuvad konkreetseid tööriistu ja keskkondi, mis on optimeeritud suurte AI -mudelite juurutamiseks, tagades ressursside tõhusa kasutamise [6]. Google Cloud Vertex AI toetab ka selliste mudelite juurutamist, kuid võib optimaalseks ressursside jaotamiseks vajada rohkem käsitsi konfiguratsiooni [3].
Kulu- ja hinnakujundusmudelid
Nii AWS kui ka Google Cloud laadivad pigem DeepSEEEK-R1 käitamisel tarbitud arvutusressursside põhjal, kui hinnakujunduse kohta. See mudel võib olla kulutõhus suuremahuliste juurutamise korral, kuid sõltuvalt kasutusmustritest võib see märkimisväärselt erineda. AWS pakub selliseid vahendeid nagu AWS -i hinnakalkulaator, mis aitab hinnata kulusid eeldatava kasutamise põhjal, mis võib olla kasulik kavandamisel ja eelarve koostamisel [8]. Google Cloud pakub automaatseid allahindlusi ilma pikaajalisi kohustusi nõudmata, mis võib aidata ka kulusid tõhusalt hallata [9].
integratsioon ja turvalisus
AWS integreerib DeepSEEK-R1 oma ApplingGuardrail API-ga täiustatud turvalisuse tagamiseks, tagades, et kasutaja sisendite ja mudeli vastuseid hinnatakse kohandatud ja kolmandate osapoolte mudelite jaoks [6]. Google Cloud, pakkudes tugevaid turvafunktsioone, võib vajada täiendavat seadistust, et see vastaks AWS -i kihilisele turvalisusele. Mõlemad platvormid värskendavad oma turvaprotokolle pidevalt, et tagada andmekaitse ja privaatsus [1].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et nii AWS kui ka Google Cloud pakuvad DeepSEEK-R1 jaoks skaleeritavaid lahendusi, pakub AWS integreeritumat keskkonda tööriistadega, mis on spetsiaalselt optimeeritud suure AI-mudeli juurutamiseks. Google Cloud paistab silma AI ja ML -i võimalustes, kuid võib optimaalse mastaapsuse ja ressursside kasutamise jaoks vajada rohkem käsitsi seadistamist.
Tsitaadid:
]
]
[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/
]
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multihost-gpu
]
]
]
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
]
]
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118