Amikor összehasonlítjuk az AWS és a Google Cloud méretezhetőségét a DeepSeek-R1 tárolására, számos kulcsfontosságú különbség merül fel:
Méretezési keretek
** Az AWS robusztus keretet kínál a méretezhetőséghez olyan szolgáltatások révén, mint az Amazon Sagemaker Jumpstart és az Amazon Bedrock, amelyeket a nagy AI modellek hatékony kezelésére terveztek. Az AWS az Amazon Elastic Kubernetes szolgáltatást (EKS) is biztosítja, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy dinamikusan méretezzék a konténerizált alkalmazásokat a kereslet alapján. Ez különösen hasznos a robbantási forgalom kezelésére és annak biztosítására, hogy az erőforrásokat a csúcsidőszakban hatékonyan használják fel [8]. Ezenkívül az AWS API Gateway belépési pontjaként működik az API -hívásokhoz, a forgalom kezelésével és olyan funkciókkal, mint például a kamatláb -korlátozás és a biztonság, amelyek döntő jelentőségűek a nagy mennyiségű kérelmek kezeléséhez [8].
** A Google Cloud viszont skálázhatóságot kínál a Google Kubernetes Engine (GKE) segítségével, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hatékonyan szolgáljanak olyan nagy nyelvű modelleket, mint a DeepSeek-R1. A GKE kezelt környezetet biztosít a konténerizált alkalmazások telepítéséhez, kezeléséhez és méretezéséhez, biztosítva, hogy az erőforrások optimalizálódjanak a teljesítményhez [7]. A Google Cloud Vertex AI által kezelt szolgáltatása szintén támogatja a DeepSeek-R1 telepítését, amely skálázható platformot biztosít az AI modellkísérletekhez és gyártáshoz [6].
Erőforrás -felhasználás
A DeepSeek-R1 jelentős számítási erőforrásokat igényel, különösen a memóriát. Az AWS és a Google Cloud egyaránt támogatják a magas memória példányokat, amelyek képesek kezelni a modell igényeit. Az AWS Sagemaker Jumpstart és Bedrock Marketplace azonban speciális eszközöket és környezeteket biztosít a nagy AI modellek telepítéséhez, biztosítva a hatékony erőforrás -felhasználást [6]. A Google Cloud Vertex AI szintén támogatja az ilyen modellek telepítését, de az optimális erőforrás -elosztáshoz több kézi konfigurációt igényelhet [3].
Költség- és árazási modellek
Mind az AWS, mind a Google Cloud töltés a DeepSeek-R1 futtatásakor elfogyasztott számítási erőforrásokon alapul, nem pedig a Token árképzés. Ez a modell költséghatékony lehet a nagyszabású telepítéseknél, de a felhasználási mintáktól függően jelentősen változhat. Az AWS olyan eszközöket biztosít, mint az AWS árazási számológép, amely segít a költségek becsléséhez a várt felhasználás alapján, amely hasznos lehet a tervezéshez és a költségvetéshez [8]. A Google Cloud automatikus kedvezményeket kínál hosszú távú kötelezettségvállalások nélkül, ami szintén segíthet a költségek hatékony kezelésében [9].
Integráció és biztonság
Az AWS integrálja a DeepSeek-R1-et az ApplyGuardRail API-val a fokozott biztonság érdekében, biztosítva, hogy a felhasználói bemenetek és a modellválaszok kiértékeljék az egyedi és harmadik fél modelljeit [6]. A Google Cloud, miközben robusztus biztonsági funkciókat kínál, további beállítást igényelhet az AWS rétegelt biztonsági megközelítéséhez. Mindkét platform folyamatosan frissíti biztonsági protokolljait az adatvédelem és a magánélet védelme érdekében [1].
Összefoglalva: míg az AWS és a Google Cloud mind a DeepSeek-R1 számára méretezhető megoldásokat kínál, az AWS integráltabb környezetet kínál, kifejezetten a nagy AI modell telepítéséhez optimalizált eszközökkel. A Google Cloud kitűnő az AI és az ML képességekben, de az optimális méretezhetőség és az erőforrás -felhasználás érdekében több kézi beállítást igényelhet.
Idézetek:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-offer-better-options-for-your-business/
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-lakunch-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/calable_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-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-mander-managed-generally-avalable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-betwews-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118