Distributionsprocessen for DeepSeek-R1 på AWS og Azure adskiller sig i flere centrale aspekter, hvilket afspejler de unikke funktioner og infrastrukturen på hver skyplatform.
Implementering på AWS
AWS tilbyder flere måder at implementere dybseek-R1-modeller, hver skræddersyet til forskellige behov og præferencer:
1. Amazon Bedrock Custom Model Import: Denne metode giver mulighed for implementering af destillerede versioner af Deepseek-R1, såsom Deepseek-R1-Distill-llama-8b og Deepseek-R1-Distill-LLAMA-70B. Brugere kan importere disse modeller fra Amazon S3 eller en Amazon Sagemaker AI Model Repository og implementere dem i et fuldt styret og serverløst miljø. Denne tilgang eliminerer behovet for infrastrukturstyring, mens den leverer sikkerhed og skalerbarhed i virksomhedskvalitet [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Denne mulighed forenkler installationen og styringen af DeepSeek-R1-modeller med minimale klik. Det er velegnet til brugere, der søger balance mellem brugervenlighed og tilpasning. Prisfastsættelse er baseret på de underliggende EC2 -forekomster, der bruges til implementering [4].
3. Amazon EC2 med AWS Trainium/Inferentia: For optimal pris-præstation kan dybseek-R1-Distill-modeller implementeres på specifik hardware. Omkostninger bestemmes af EC2 -forekomstpriser og brugsvarighed [4].
4. Fuldt administreret serverløs model: AWS tilbyder DeepSeek-R1 som en fuldt administreret serverløs model gennem Amazon Bedrock, hvilket giver udviklere mulighed for at bygge og implementere applikationer uden at styre underliggende infrastruktur. Denne service fremskynder innovation ved at give omfattende funktioner og værktøj med en enkelt API [5].
Implementering på Azure
Azure giver en mere tilpasset tilgang til at implementere DeepSeek-R1-modeller:
1. Azure Machine Learning Administrerede online slutpunkter: Brugere kan implementere DeepSeek-R1-modeller ved hjælp af en brugerdefineret Dockerfile- og konfigurationsfiler. Dette involverer opsætning af et administreret online slutpunkt med Azure Machine Learning, som understøtter skalerbar og sikker realtids inferens. Implementeringsprocessen involverer at skabe et brugerdefineret miljø, definere slutpunktet og konfigurere implementeringsindstillingerne [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft har gjort DeepSeek R1 tilgængelig på Azure AI Foundry, der tilbyder virksomheder adgang til sine avancerede ræsonnementsfunktioner. Modellen gennemgår omfattende sikkerhedsevalueringer, herunder automatiserede sikkerhedsvurderinger. Derudover planlægger Microsoft at introducere destillerede versioner af R1 til lokal brug på Copilot+ PCS, hvilket udvider AI -integration på tværs af sit økosystem [1].
Nøgleforskelle
- Infrastrukturstyring: AWS tilbyder en fuldt administreret serverløs implementeringsmulighed via Amazon Bedrock, der eliminerer behovet for infrastrukturstyring. I modsætning hertil kræver Azure mere manuel opsætning ved hjælp af brugerdefinerede Dockerfiles og konfigurationsfiler gennem Azure Machine Learning.
- Tilpasning og fleksibilitet: Azure giver en mere tilpasset implementeringsproces, der giver brugerne mulighed for at definere deres miljø og slutpunktsindstillinger eksplicit. AWS, mens de tilbyder fleksibilitet gennem forskellige implementeringsmuligheder, fokuserer på brugervenlighed og skalerbarhed.
- Sikkerhed og overholdelse: Begge platforme understreger sikkerhed, men AWS rådgiver at integrere Amazon Bedrock -beskyttelsesrails for at forbedre beskyttelsen til generative AI -applikationer, især på grund af bekymringer omkring kinesisk tech [5]. Azure sikrer sikkerhed gennem automatiserede sikkerhedsvurderinger på Azure AI Foundry [1].
Citater:
)
)
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-i-pris- og-debloyering-options
)
)
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-ws/