Der Einsatzprozess von Deepseek-R1 auf AWS und Azure unterscheidet sich in mehreren wichtigen Aspekten und spiegelt die einzigartigen Merkmale und die Infrastruktur jeder Cloud-Plattform wider.
Bereitstellung auf AWS
AWS bietet mehrere Möglichkeiten, Deekseek-R1-Modelle einzusetzen, die jeweils auf unterschiedliche Anforderungen und Vorlieben zugeschnitten sind:
1. Amazon Bedrock Custom Model Import: Diese Methode ermöglicht die Bereitstellung destillierter Versionen von Deepseek-R1 wie Deepseek-R1-Distill-Llama-8b und Deepseek-R1-Distill-Llama-70b. Benutzer können diese Modelle von Amazon S3 oder einem Amazon Sagemaker AI -Modell -Repository importieren und in einer vollständig verwalteten und serverlosen Umgebung bereitstellen. Dieser Ansatz beseitigt die Notwendigkeit des Infrastrukturmanagements und bietet gleichzeitig Sicherheit und Skalierbarkeit von Unternehmensqualität [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Diese Option vereinfacht die Bereitstellung und Verwaltung von Deepseek-R1-Modellen mit minimalen Klicks. Es ist für Benutzer geeignet, die ein Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit und Anpassung suchen. Die Preisgestaltung basiert auf den zugrunde liegenden EC2 -Instanzen für die Bereitstellung [4].
3. Amazon EC2 mit AWS Trainium/Inferentia: Für optimale Preis-Leistungs-Verhältnis können Deek-R1-Distill-Modelle auf spezifischer Hardware bereitgestellt werden. Die Kosten werden durch Preise und Nutzungsdauer der EC2 -Instanz festgelegt [4].
4. Vollständiges Serverless-Modell: AWS bietet Deepseek-R1 als vollständig verwaltetes serverloses Modell über Amazon-Grundgestein, mit dem Entwickler Anwendungen erstellen und bereitstellen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten. Dieser Service beschleunigt die Innovation, indem sie umfangreiche Funktionen und Werkzeuge mit einer einzelnen API bietet [5].
Bereitstellung auf Azure
Azure bietet einen individuelleren Ansatz für die Bereitstellung von Deepseek-R1-Modellen:
1. Azure Machine Learning Managed Online-Endpunkte: Benutzer können Deekseek-R1-Modelle mithilfe einer benutzerdefinierten DockerFile- und Konfigurationsdateien bereitstellen. Dies beinhaltet die Einrichtung eines verwalteten Online-Endpunkts mit Azure Machine Learning, das skalierbare und sichere Echtzeit-Inferenz unterstützt. Der Bereitstellungsprozess umfasst das Erstellen einer benutzerdefinierten Umgebung, das Definieren des Endpunkts und die Konfiguration der Bereitstellungseinstellungen [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft hat Deepseek R1 auf Azure AI Foundry zur Verfügung gestellt und Unternehmen den Zugang zu seinen fortschrittlichen Argumentationsfunktionen bietet. Das Modell erfährt umfangreiche Sicherheitsbewertungen, einschließlich automatisierter Sicherheitsbewertungen. Darüber hinaus plant Microsoft, destillierte Versionen von R1 für die lokale Verwendung auf Copilot+ PCs einzuführen und die KI -Integration in seinem Ökosystem zu erweitern [1].
Schlüsselunterschiede
- Infrastrukturverwaltung: AWS bietet eine voll verwaltete Serverless -Bereitstellungsoption über Amazon Bedrock, wodurch das Infrastrukturmanagement erforderlich ist. Im Gegensatz dazu erfordert Azure mehr manuelles Setup mit benutzerdefinierten Dockerfiles und Konfigurationsdateien über Azure Machine Learning.
- Anpassung und Flexibilität: Azure bietet einen maßgeschneiderten Bereitstellungsprozess, sodass Benutzer ihre Umgebung und Endpunkteinstellungen explizit definieren können. AWS bietet zwar Flexibilität durch verschiedene Bereitstellungsoptionen, konzentriert sich jedoch auf die Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit.
- Sicherheit und Konformität: Beide Plattformen betonen die Sicherheit, aber AWS empfiehlt die Integration von Amazon -Grundgeschäften, um den Schutz für generative KI -Anwendungen zu verbessern, insbesondere aufgrund von Bedenken in Bezug auf die chinesische Technologie [5]. Azure sorgt für Sicherheit durch automatisierte Sicherheitsbewertungen bei Azure AI Foundry [1].
Zitate:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-yepseek-r1-efficiency-vs--openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distilla-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemensibler.com/posts/deploying-teepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-awsedeepseek-aipricing-and-deployment-options-options
[5] https://virtualisationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-loud-giant-to--lofer-peepseek-r1-as-ful-managed-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuHqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-yepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-tode/deploy-models-teepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/