AWSおよびAzureのDeepSeek-R1の展開プロセスは、いくつかの重要な側面で異なり、各クラウドプラットフォームのユニークな機能とインフラストラクチャを反映しています。
AWSでの展開
AWSは、DeepSeek-R1モデルを展開するための複数の方法を提供します。それぞれがさまざまなニーズと好みに合わせて調整されています。
1. Amazon Bedrock Custom Model Import：この方法では、Deepseek-R1-Distill-Llama-8BやDeepseek-R1-Distill-Lalama-70Bなど、DeepSeek-R1の蒸留バージョンの展開を可能にします。ユーザーは、これらのモデルをAmazon S3またはAmazon Sagemaker AIモデルリポジトリからインポートし、完全に管理されたサーバーレス環境に展開できます。このアプローチは、インフラストラクチャ管理の必要性を排除し、エンタープライズグレードのセキュリティとスケーラビリティを提供します[2] [4]。
2。AmazonSagemakerJumpstart：このオプションは、クリックを最小限に抑えてDeepSeek-R1モデルの展開と管理を簡素化します。使いやすさとカスタマイズのバランスをとるユーザーに適しています。価格は、展開に使用される基礎となるEC2インスタンスに基づいています[4]。
3。AWSトレーニング/インベアンスを備えたAmazon EC2：最適な価格パフォーマンスのために、DeepSeek-R1-Distillモデルを特定のハードウェアに展開できます。コストは、EC2インスタンスの価格設定と使用期間によって決定されます[4]。
4.完全に管理されたサーバーレスモデル：AWSは、Amazon Bedrockを介して完全に管理されたサーバーレスモデルとしてDeepSeek-R1を提供し、開発者が基礎となるインフラストラクチャを管理せずにアプリケーションを構築および展開できるようにします。このサービスは、単一のAPIで広範な機能とツールを提供することにより、イノベーションを加速します[5]。
Azureでの展開
Azureは、DeepSeek-R1モデルを展開するためのよりカスタマイズされたアプローチを提供します。
1。AzureMachine Learning Managed Online Endpoints：ユーザーは、カスタムDockerFileおよび構成ファイルを使用してDeepSeek-R1モデルを展開できます。これには、Azure Machine Learningを使用してマネージドオンラインエンドポイントを設定することが含まれます。これは、スケーラブルで安全なリアルタイム推論をサポートします。展開プロセスには、カスタム環境の作成、エンドポイントの定義、展開設定の構成[3]が含まれます。
2。AzureAI Foundry：Microsoftは、Azure AI FoundryでDeepseek R1を利用可能にし、企業に高度な推論機能にアクセスできるようにしました。このモデルは、自動化されたセキュリティ評価を含む広範な安全評価を受けます。さらに、Microsoftは、Copilot+ PCSでローカルに使用するためにR1の蒸留バージョンを導入し、そのエコシステム全体のAI統合を拡大する予定です[1]。
###キーの違い
- インフラストラクチャ管理：AWSは、Amazon Bedrockを介して完全に管理されたサーバーレス展開オプションを提供し、インフラストラクチャ管理の必要性を排除します。対照的に、Azureは、Azure Machine Learningを介してカスタムDockerFilesと構成ファイルを使用して、より多くの手動セットアップを必要とします。
- カスタマイズと柔軟性：Azureは、よりカスタマイズされた展開プロセスを提供し、ユーザーが環境とエンドポイントの設定を明示的に定義できるようにします。 AWSは、さまざまな展開オプションを通じて柔軟性を提供しながら、使いやすさとスケーラビリティに焦点を当てています。
- セキュリティとコンプライアンス：両方のプラットフォームはセキュリティを強調していますが、AWSは、特に中国の技術を取り巻く懸念により、生成AIアプリケーションの保護を強化するためにAmazon Bedrock Guardrailsを統合することをアドバイスしています[5]。 Azureは、Azure AI Foundry [1]の自動セキュリティ評価を通じて安全性を保証します。
引用：
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-cluude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-lama-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-deployment-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-of-deepseek-r1-as-fuly-managed-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2seuhqlpyifwswckzmx585jcksgn/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-abailable-on-aws/