Η διαδικασία ανάπτυξης του Deepseek-R1 σε AWS και Azure διαφέρει σε διάφορες βασικές πτυχές, αντανακλώντας τα μοναδικά χαρακτηριστικά και την υποδομή κάθε πλατφόρμας cloud.
Ανάπτυξη στο AWS
Το AWS προσφέρει πολλούς τρόπους για την ανάπτυξη μοντέλων Deepseek-R1, το καθένα προσαρμοσμένο σε διαφορετικές ανάγκες και προτιμήσεις:
1. Οι χρήστες μπορούν να εισαγάγουν αυτά τα μοντέλα από το Amazon S3 ή το Amazon Sagemaker AI Model Repository και να τα αναπτύξουν σε περιβάλλον πλήρους διαχειριζόμενου και χωρίς διακομιστή. Αυτή η προσέγγιση εξαλείφει την ανάγκη διαχείρισης υποδομών παρέχοντας παράλληλα την ασφάλεια και την επεκτασιμότητα της επιχείρησης [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Αυτή η επιλογή απλοποιεί την ανάπτυξη και τη διαχείριση των μοντέλων DeepSeeek-R1 με ελάχιστα κλικ. Είναι κατάλληλο για χρήστες που αναζητούν ισορροπία μεταξύ της ευκολίας χρήσης και της προσαρμογής. Η τιμολόγηση βασίζεται στις υποκείμενες περιπτώσεις EC2 που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη [4].
3. Amazon EC2 με AWS Trainium/Inferentia: Για βέλτιστη τιμή-απόδοση, τα μοντέλα DeepSeeek-R1-Distill μπορούν να αναπτυχθούν σε συγκεκριμένο υλικό. Τα έξοδα καθορίζονται από την τιμολόγηση και τη διάρκεια χρήσης του EC2 [4].
4. Πλήρως διαχειριζόμενο μοντέλο χωρίς διακομιστή: Το AWS προσφέρει το DeepSeeek-R1 ως ένα πλήρως διαχειριζόμενο μοντέλο χωρίς διακομιστή μέσω του Amazon Bedrock, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να κατασκευάζουν και να αναπτύσσουν εφαρμογές χωρίς να διαχειρίζονται υποκείμενες υποδομές. Αυτή η υπηρεσία επιταχύνει την καινοτομία παρέχοντας εκτεταμένα χαρακτηριστικά και εργαλεία με ένα μόνο API [5].
Ανάπτυξη στο Azure
Το Azure παρέχει μια πιο προσαρμοσμένη προσέγγιση για την ανάπτυξη μοντέλων Deepseek-R1:
1. Azure Machine Learning Διαχειριζόμενη online τελικά σημεία: Οι χρήστες μπορούν να αναπτύξουν μοντέλα DeepSeeek-R1 χρησιμοποιώντας ένα προσαρμοσμένο αρχείο dockerfile και ρυθμίσεων. Αυτό περιλαμβάνει τη δημιουργία ενός διαχειριζόμενου τελικού σημείου με την Azure Machine Learning, η οποία υποστηρίζει κλιμακωτά και ασφαλή συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο. Η διαδικασία ανάπτυξης περιλαμβάνει τη δημιουργία ενός προσαρμοσμένου περιβάλλοντος, τον καθορισμό του τελικού σημείου και τη διαμόρφωση των ρυθμίσεων ανάπτυξης [3].
2. Azure AI Χυτήριο: Η Microsoft έχει κάνει το Deepseek R1 διαθέσιμο στο Azure AI Foundry, προσφέροντας πρόσβαση στις επιχειρήσεις στις προηγμένες δυνατότητες λογικής. Το μοντέλο υφίσταται εκτεταμένες αξιολογήσεις ασφαλείας, συμπεριλαμβανομένων των αυτοματοποιημένων αξιολογήσεων ασφαλείας. Επιπλέον, η Microsoft σχεδιάζει να εισαγάγει απεσταγμένες εκδόσεις του R1 για τοπική χρήση σε υπολογιστές Copilot+, επεκτείνοντας την ενσωμάτωση AI σε όλο το οικοσύστημα της [1].
βασικές διαφορές
- Διαχείριση υποδομών: Η AWS προσφέρει μια πλήρως διαχειριζόμενη επιλογή χωρίς διακομιστή μέσω του Amazon Bedrock, το οποίο εξαλείφει την ανάγκη διαχείρισης υποδομών. Αντίθετα, το Azure απαιτεί περισσότερη χειροκίνητη ρύθμιση χρησιμοποιώντας προσαρμοσμένα αρχεία dockerfiles και ρυθμίσεων μέσω της μηχανικής μάθησης Azure.
- Προσαρμογή και ευελιξία: Το Azure παρέχει μια πιο προσαρμοσμένη διαδικασία ανάπτυξης, επιτρέποντας στους χρήστες να καθορίζουν ρητά τις ρυθμίσεις του περιβάλλοντος και του τελικού σημείου τους. Η AWS, ενώ προσφέρει ευελιξία μέσω διαφόρων επιλογών ανάπτυξης, επικεντρώνεται στην ευκολία χρήσης και την επεκτασιμότητα.
- Ασφάλεια και συμμόρφωση: Και οι δύο πλατφόρμες υπογραμμίζουν την ασφάλεια, αλλά η AWS συμβουλεύει την ενσωμάτωση των προφυλακτήρων του Amazon Bedrock για την ενίσχυση της προστασίας για γενετικές εφαρμογές AI, ιδίως λόγω ανησυχιών σχετικά με την κινεζική τεχνολογία [5]. Το Azure εξασφαλίζει την ασφάλεια μέσω αυτοματοποιημένων αξιολογήσεων ασφαλείας στο Azure AI Foundry [1].
Αναφορές:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-effective-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-pistilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-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
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-fer-deepseek-r1-as-fully-fully-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/