كيف تختلف عملية نشر Deepseek-R1 على AWS عن تلك الموجودة في Azure

النشر على AWS

يوفر AWS طرقًا متعددة لنشر نماذج DeepSeek-R1 ، كل منها مصمم خصيصًا لتلبية الاحتياجات والتفضيلات المختلفة:

1. يمكن للمستخدمين استيراد هذه النماذج من مستودع Amazon S3 أو Amazon Sagemaker AI Model ونشرها في بيئة تتم إدارتها بالكامل. يزيل هذا النهج الحاجة إلى إدارة البنية التحتية مع توفير أمان من الدرجة على مستوى المؤسسة [2] [4].

2. Amazon Sagemaker JumpStart: هذا الخيار يبسط نشر وإدارة نماذج Deepseek-R1 مع الحد الأدنى من النقرات. إنه مناسب للمستخدمين الذين يبحثون عن توازن بين سهولة الاستخدام والتخصيص. يعتمد التسعير على مثيلات EC2 الأساسية المستخدمة للنشر [4].

3. Amazon EC2 مع AWS Trarium/Insterentia: من أجل الأداء الأمثل للسعر ، يمكن نشر نماذج Deepseek-R1-distill على أجهزة محددة. يتم تحديد التكاليف بواسطة تسعير مثيل EC2 ومدة الاستخدام [4].

4. نموذج بدون خادم مُدار بالكامل: يقدم AWS Deepseek-R1 كنموذج بدون خادم مُدار بالكامل من خلال صخور Amazon Bedrock ، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات ونشرها دون إدارة البنية التحتية الأساسية. تقوم هذه الخدمة بتسريع الابتكار من خلال توفير ميزات واسعة النطاق مع واجهة برمجة تطبيقات واحدة [5].

النشر على Azure

يوفر Azure مقاربة أكثر تخصيصًا لنشر نماذج Deepseek-R1:

1. Azure Machine Learning Managed Online Points: يمكن للمستخدمين نشر نماذج DeepSeek-R1 باستخدام ملفات Dockerfile وتكوين مخصصة. يتضمن ذلك إنشاء نقطة نهاية مدارة عبر الإنترنت مع Azure Machine Learning ، والتي تدعم الاستدلال في الوقت الفعلي القابل للتطوير والآمن. تتضمن عملية النشر إنشاء بيئة مخصصة ، وتحديد نقطة النهاية ، وتكوين إعدادات النشر [3].

2. Azure AI Foundry: جعلت Microsoft Deepseek R1 متوفرة على Azure AI Foundry ، مما يوفر للمؤسسات الوصول إلى قدرات التفكير المتقدمة. يخضع النموذج لتقييمات شاملة للسلامة ، بما في ذلك تقييمات الأمان الآلية. بالإضافة إلى ذلك ، تخطط Microsoft لتقديم إصدارات مقطرة من R1 للاستخدام المحلي على Copilot+ PCS ، وتوسيع تكامل الذكاء الاصطناعي عبر نظامه البيئي [1].

الاختلافات الرئيسية

- إدارة البنية التحتية: تقدم AWS خيار نشر بدون خادم مُدار بالكامل من خلال Amazon Bedrock ، والذي يلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. في المقابل ، يتطلب Azure المزيد من الإعداد اليدوي باستخدام Dockerfiles المخصصة وملفات التكوين من خلال Azure Machine Learning.

- التخصيص والمرونة: يوفر Azure عملية نشر أكثر تخصيصًا ، مما يسمح للمستخدمين بتحديد إعدادات بيئتهم ونقطة النهاية بشكل صريح. AWS ، مع توفير المرونة من خلال خيارات النشر المختلفة ، يركز على سهولة الاستخدام وقابلية التوسع.

- الأمن والامتثال: تؤكد كلا المنصتين على الأمن ، لكن AWS تنصح بدمج درابزين من Amazon Bedrock لتعزيز الحماية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وخاصة بسبب المخاوف المتعلقة بالتكنولوجيا الصينية [5]. يضمن Azure السلامة من خلال تقييمات الأمن الآلية على مسبك AiSure AI [1].

الاستشهادات:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-filevivility-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3]
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pring-and-deployment-options
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fefer-deepseek-s-as-light-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2؟lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-deepseek
[8]