In che modo il processo di distribuzione di DeepSeek-R1 su AWS differisce da quello su Azure

su AWS

AWS offre diversi modi per distribuire modelli DeepSeek-R1, ciascuno su misura per esigenze e preferenze diverse:

1. Amazon Bedrock Modello personalizzato Importazione: questo metodo consente la distribuzione di versioni distillate di DeepSeek-R1, come DeepSeek-R1-Distill-Lllama-8B e DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B. Gli utenti possono importare questi modelli da Amazon S3 o un repository di modelli AI Amazon Sagemaker e distribuirli in un ambiente completamente gestito e senza server. Questo approccio elimina la necessità di una gestione delle infrastrutture fornendo al contempo la sicurezza e la scalabilità di livello aziendale [2] [4].

2. Amazon Sagemaker Jumpstart: questa opzione semplifica la distribuzione e la gestione dei modelli DeepSeek-R1 con clic minimi. È adatto agli utenti che cercano un equilibrio tra facilità d'uso e personalizzazione. Il prezzo si basa sulle istanze EC2 sottostanti utilizzate per la distribuzione [4].

3. Amazon EC2 con AWS Trainium/Inferentia: per prestazioni prezzi ottimali, i modelli DeepSeek-R1-Distill possono essere distribuiti su hardware specifico. I costi sono determinati dai prezzi delle istanze EC2 e dalla durata dell'utilizzo [4].

4. Modello senza server gestito: AWS offre DeepSeek-R1 come modello completamente senza server gestito tramite Amazon Bedrock, consentendo agli sviluppatori di creare e distribuire applicazioni senza gestire l'infrastruttura sottostante. Questo servizio accelera l'innovazione fornendo funzionalità e strumenti ampi con un'unica API [5].

su Azure

Azure fornisce un approccio più personalizzato per la distribuzione di modelli DeepSeek-R1:

1. Azure Machine Learning gestiti endpoint online: gli utenti possono distribuire modelli DeepSeek-R1 utilizzando un file Dockerfile e di configurazione personalizzati. Ciò comporta l'impostazione di un endpoint online gestito con l'apprendimento automatico di Azure, che supporta un'inferenza scalabile e sicura in tempo reale. Il processo di distribuzione prevede la creazione di un ambiente personalizzato, la definizione dell'endpoint e la configurazione delle impostazioni di distribuzione [3].

2. Azure AI Foundry: Microsoft ha reso DeepSeek R1 disponibile su Azure Ai Foundry, offrendo alle aziende l'accesso alle sue capacità di ragionamento avanzate. Il modello subisce estese valutazioni di sicurezza, comprese le valutazioni di sicurezza automatizzate. Inoltre, Microsoft prevede di introdurre versioni distillate di R1 per uso locale su Copilot+ PCS, ampliando l'integrazione dell'IA attraverso il suo ecosistema [1].

differenze chiave

- Gestione delle infrastrutture: AWS offre un'opzione di distribuzione senza server senza server gestita tramite Amazon Bedrock, che elimina la necessità di gestione delle infrastrutture. Al contrario, Azure richiede una maggiore configurazione manuale utilizzando i file DockerFiles e i file di configurazione personalizzati tramite l'apprendimento automatico di Azure.

- Personalizzazione e flessibilità: Azure fornisce un processo di distribuzione più personalizzato, consentendo agli utenti di definire esplicitamente le loro impostazioni di ambiente ed endpoint. AWS, offrendo flessibilità attraverso varie opzioni di distribuzione, si concentra sulla facilità d'uso e sulla scalabilità.

- Sicurezza e conformità: entrambe le piattaforme enfatizzano la sicurezza, ma AWS consiglia di integrare i guardrail di rocker di roccia per migliorare la protezione per le applicazioni generative di intelligenza artificiale, in particolare a causa delle preoccupazioni relative alla tecnologia cinese [5]. Azure garantisce la sicurezza attraverso valutazioni di sicurezza automatizzate sulla fonderia di Ai di Azure [1].

Citazioni:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficienza-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-dtirilled-llama-models-with-amazon-berock-custom-model-import/
[3] https://clemenenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-iai-pricing-and-deployment-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-gigiant-to-offer-deepseek-r1-as-managed-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2SeuhqlpyifswCkzmx585jckn/deploying-deepseek-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/howto-to/deploy-models-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/