Le processus de déploiement de Deepseek-R1 sur AWS et Azure diffère dans plusieurs aspects clés, reflétant les caractéristiques et l'infrastructure uniques de chaque plate-forme cloud.
Déploiement sur AWS
AWS offre plusieurs façons de déployer des modèles Deepseek-R1, chacun adapté à différents besoins et préférences:
1. Importation du modèle personnalisé du fondement d'Amazon: Cette méthode permet le déploiement de versions distillées de Deepseek-R1, telles que Deepseek-R1-Distill-Llama-8b et Deepseek-R1-Distill-Llama-70b. Les utilisateurs peuvent importer ces modèles à partir d'Amazon S3 ou d'un référentiel de modèle AI Amazon Sagemaker AI et les déployer dans un environnement entièrement géré et sans serveur. Cette approche élimine le besoin de gestion des infrastructures tout en offrant une sécurité et une évolutivité de qualité entreprise [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: cette option simplifie le déploiement et la gestion des modèles Deepseek-R1 avec un minimum de clics. Il convient aux utilisateurs qui recherchent un équilibre entre facilité d'utilisation et personnalisation. Le prix est basé sur les instances EC2 sous-jacentes utilisées pour le déploiement [4].
3. Amazon EC2 avec AWS Trainium / Inferentia: pour des performances de prix optimales, les modèles Deepseek-R1-Distill peuvent être déployés sur du matériel spécifique. Les coûts sont déterminés par la tarification des instances EC2 et la durée d'utilisation [4].
4. Modèle sans serveur entièrement géré: AWS propose Deepseek-R1 en tant que modèle sans serveur entièrement géré via Amazon Bedrock, permettant aux développeurs de créer et de déployer des applications sans gérer l'infrastructure sous-jacente. Ce service accélère l'innovation en fournissant des fonctionnalités et des outils étendus avec une seule API [5].
Déploiement sur Azure
Azure fournit une approche plus personnalisée pour déployer des modèles Deepseek-R1:
1. Azure Machine Learning Géré Points de terminaison en ligne: Les utilisateurs peuvent déployer des modèles Deepseek-R1 à l'aide d'un DockerFile et de fichiers de configuration personnalisés. Cela implique la mise en place d'un point de terminaison en ligne géré avec Azure Machine Learning, qui prend en charge l'inférence évolutive et sécurisée en temps réel. Le processus de déploiement consiste à créer un environnement personnalisé, à définir le point de terminaison et à configurer les paramètres de déploiement [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft a rendu Deepseek R1 disponible sur Azure AI Foundry, offrant aux entreprises l'accès à ses capacités de raisonnement avancées. Le modèle subit de vastes évaluations de la sécurité, y compris des évaluations de sécurité automatisées. De plus, Microsoft prévoit d'introduire des versions distillées de R1 pour une utilisation locale sur Copilot + PCS, élargissant l'intégration d'IA à travers son écosystème [1].
Différences clés
- Gestion des infrastructures: AWS propose une option de déploiement sans serveur entièrement gérée via Amazon Bedrock, ce qui élimine le besoin de gestion de l'infrastructure. En revanche, Azure nécessite plus de configuration manuelle à l'aide de DockerFiles personnalisés et de fichiers de configuration via l'apprentissage automatique Azure.
- Personnalisation et flexibilité: Azure fournit un processus de déploiement plus personnalisé, permettant aux utilisateurs de définir explicitement leur environnement et leurs paramètres de point de terminaison. AWS, tout en offrant une flexibilité grâce à diverses options de déploiement, se concentre sur la facilité d'utilisation et l'évolutivité.
- Sécurité et conformité: les deux plates-formes mettent l'accent sur la sécurité, mais AWS conseille l'intégration des garde-boueurs Amazon pour améliorer la protection des applications génératrices de l'IA, en particulier en raison des préoccupations concernant la technologie chinoise [5]. Azure assure la sécurité par le biais d'évaluations de sécurité automatisées sur la fonderie Azure AI [1].
Citations:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-cony-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-deployment-options-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-coud-giant-tofer-eepseek-r1-as-ly-managed-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] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/