DeepSeek-R1: n käyttöönottoprosessi AWS: ssä ja Azuressa eroaa useista keskeisistä näkökohdista, mikä heijastaa kunkin pilvipalvelun ainutlaatuisia ominaisuuksia ja infrastruktuuria.
AWS: n käyttöönotto
AWS tarjoaa useita tapoja ottaa DeepSeek-R1-malleja, jotka kukin on räätälöity erilaisiin tarpeisiin ja mieltymyksiin:
1. Amazon Bedrock Custom -mallin tuonti: Tämä menetelmä mahdollistaa Deepseek-R1: n tislattujen versioiden, kuten Deepseek-R1-Distill-LLAMA-8b ja Deepseek-R1-Distill-LLAMA-70B, käyttöönotto. Käyttäjät voivat tuoda nämä mallit Amazon S3: sta tai Amazon Sagemaker AI -mallivarastosta ja ottaa ne käyttöön täysin hallitussa ja palvelimattomassa ympäristössä. Tämä lähestymistapa eliminoi infrastruktuurin hallinnan tarpeen samalla kun tarjoaa yritysluokan turvallisuutta ja skaalautuvuutta [2] [4].
2. Se sopii käyttäjille, jotka etsivät tasapainoa helppokäyttöisyyden ja räätälöinnin välillä. Hinnoittelu perustuu käyttöönottoon käytettyihin EC2 -ilmentymiin [4].
3. Amazon EC2 AWS-hallinnolla/Inferentialla: Optimaalisen hinnan suorituksen saavuttamiseksi DeepSeek-R1-Distill-malleja voidaan ottaa käyttöön tietyissä laitteistoissa. Kustannukset määritetään EC2 -esiintymän hinnoittelulla ja käytön kestolla [4].
4. Täysin hallittu palvelinton malli: AWS tarjoaa Deepseek-R1: n täysin hallittuna palvelimattomana mallina Amazon Bedrockin kautta, jolloin kehittäjät voivat rakentaa ja ottaa käyttöön sovelluksia hallitsematta taustalla olevaa infrastruktuuria. Tämä palvelu nopeuttaa innovaatioita tarjoamalla laajoja ominaisuuksia ja työkaluja yhdellä sovellusliittymällä [5].
Azure -käyttöönotto
Azure tarjoaa räätälöitymmän lähestymistavan DeepSeek-R1-mallien käyttöönottoon:
1. Azure Machine Learning -hallittujen online-päätepisteiden päätepisteet: Käyttäjät voivat ottaa käyttöön Deepseek-R1-malleja mukautetulla DockerFile- ja Configuration Files -sovelluksella. Tähän sisältyy hallittu online-päätepiste Azure-koneoppimiseen, joka tukee skaalautuvaa ja turvallista reaaliaikaista päätelmää. Käyttöönottoprosessiin sisältyy mukautetun ympäristön luominen, päätepisteen määritteleminen ja käyttöönotto -asetusten määrittäminen [3].
2. Azure AI -valimo: Microsoft on saanut Deepseek R1: n saataville Azure AI -valimoon, joka tarjoaa yrityksille pääsyn edistyneisiin päättelyominaisuuksiinsa. Malli käy läpi laajat turvallisuusarvioinnit, mukaan lukien automatisoidut tietoturva -arviot. Lisäksi Microsoft aikoo tuoda R1: n tislattuja versioita paikalliselle käytölle Copilot+ PCS: llä laajentaen AI -integraatiota ekosysteeminsä ajan [1].
keskeiset erot
- Infrastruktuurin hallinta: AWS tarjoaa täysin hallittujen palvelimattomien käyttöönottovaihtoehdon Amazon Bedrockin kautta, joka eliminoi infrastruktuurin hallinnan tarpeen. Sitä vastoin Azure vaatii enemmän manuaalista asetusta mukautettujen DockerFilesin ja kokoonpanotiedostojen avulla Azure -koneoppimisen kautta.
- Räätälöinti ja joustavuus: Azure tarjoaa räätälöitymmän käyttöönottoprosessin, jonka avulla käyttäjät voivat määritellä ympäristö- ja päätepisteiden asetukset nimenomaisesti. AWS, vaikka se tarjoaa joustavuutta erilaisten käyttöönottovaihtoehtojen avulla, keskittyy helppokäyttöisyyteen ja skaalautuvuuteen.
- Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus: Molemmat alustat korostavat turvallisuutta, mutta AWS neuvoo integroimaan Amazonin kallioperän suojakaiteet parantamaan generatiivisten AI -sovellusten suojausta etenkin kiinalaisen tekniikan ympärillä olevien huolenaiheiden vuoksi [5]. Azure varmistaa turvallisuuden Azure AI -valimoiden automatisoiduilla tietoturva -arvioilla [1].
Viittaukset:
.
.
.
.
.
.
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-depseek
.