Het implementatieproces van Deepseek-R1 op AWS en Azure verschilt in verschillende belangrijke aspecten, hetgeen de unieke kenmerken en infrastructuur van elk cloudplatform weerspiegelt.
Implementatie op AWS
AWS biedt meerdere manieren om Deepseek-R1-modellen te implementeren, elk afgestemd op verschillende behoeften en voorkeuren:
1. Amazon-bedrock aangepaste modelimport: deze methode maakt het mogelijk om gedistilleerde versies van Deepseek-R1 te implementeren, zoals Deepseek-R1-Distill-Llama-8B en Deepseek-R1-Distill-Llama-70B. Gebruikers kunnen deze modellen importeren van Amazon S3 of een Amazon Sagemaker AI Model Repository en deze in een volledig beheerde en serverloze omgeving implementeren. Deze aanpak elimineert de noodzaak van infrastructuurbeheer en biedt en tegelijkertijd enterprise-grade beveiliging en schaalbaarheid [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: deze optie vereenvoudigt de implementatie en het beheer van Deepseek-R1-modellen met minimale klikken. Het is geschikt voor gebruikers die een balans zoeken tussen gebruiksgemak en aanpassing. Prijzen zijn gebaseerd op de onderliggende EC2 -instanties die worden gebruikt voor de implementatie [4].
3. Amazon EC2 met AWS Trainium/Inferentia: voor optimale prijs-prestaties kunnen deepseek-R1-Distill-modellen worden geïmplementeerd op specifieke hardware. De kosten worden bepaald door de prijzen van EC2 instanties en gebruiksduur [4].
4. Volledig beheerd serverloos model: AWS biedt Deepseek-R1 als een volledig beheerd serverloos model via Amazon-gesteente, waardoor ontwikkelaars applicaties kunnen bouwen en implementeren zonder de onderliggende infrastructuur te beheren. Deze service versnelt innovatie door uitgebreide functies en tooling te bieden met een enkele API [5].
Implementatie op Azure
Azure biedt een meer aangepaste aanpak voor het inzetten van deepseek-R1-modellen:
1. Azure Machine Learning beheerd online eindpunten: gebruikers kunnen DeepSeek-R1-modellen implementeren met behulp van een aangepaste DockerFile- en configuratiebestanden. Dit omvat het opzetten van een beheerd online eindpunt met Azure Machine Learning, dat schaalbare en veilige realtime inferentie ondersteunt. Het implementatieproces omvat het creëren van een aangepaste omgeving, het definiëren van het eindpunt en het configureren van de implementatie -instellingen [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft heeft Deepseek R1 beschikbaar gesteld op Azure AI Foundry en biedt ondernemingen toegang tot zijn geavanceerde redeneermogelijkheden. Het model ondergaat uitgebreide veiligheidsevaluaties, inclusief geautomatiseerde beveiligingsbeoordelingen. Bovendien is Microsoft van plan om gedistilleerde versies van R1 te introduceren voor lokaal gebruik op Copilot+ PCS, waardoor AI -integratie in zijn ecosysteem wordt uitgebreid [1].
Belangrijkste verschillen
- Infrastructuurbeheer: AWS biedt een volledig beheerde serverloze implementatieoptie via Amazon -gesteente, wat de noodzaak van infrastructuurbeheer elimineert. Azure vereist daarentegen meer handmatige instellingen met behulp van aangepaste dockerfiles en configuratiebestanden via Azure Machine Learning.
- Aanpassing en flexibiliteit: Azure biedt een meer aangepaste implementatieproces, waardoor gebruikers hun omgeving en eindpuntinstellingen expliciet kunnen definiëren. AWS, hoewel het flexibiliteit biedt door verschillende implementatie -opties, richt zich op gebruiksgemak en schaalbaarheid.
- Beveiliging en compliance: beide platforms benadrukken de beveiliging, maar AWS adviseert het integreren van Amazon -gesteente vangrails om de bescherming voor generatieve AI -applicaties te verbeteren, met name vanwege zorgen rond Chinese technologie [5]. Azure zorgt voor veiligheid door geautomatiseerde beveiligingsbeoordelingen op Azure AI Foundry [1].
Citaten:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aw-aWS-Adopt-Deepseek-R1-efficiency-vs-Openai-claude Investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemensiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-dimply-Options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-de-deepseek-r1-Anfly-Managed-Serverless-Model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jckgn/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] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/