AWS 및 Azure에서 DeepSeek-R1의 배포 프로세스는 여러 주요 측면에서 다르며, 각 클라우드 플랫폼의 고유 한 기능과 인프라를 반영합니다.
AWS 배포
AWS는 다양한 요구 사항과 선호도에 맞는 DeepSeek-R1 모델을 배포하는 여러 가지 방법을 제공합니다.
1. Amazon Bedrock 사용자 정의 모델 가져 오기 :이 방법을 사용하면 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 및 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B와 같은 DeepSeek-R1의 증류 버전을 배치 할 수 있습니다. 사용자는 Amazon S3 또는 Amazon Sagemaker AI 모델 저장소에서 이러한 모델을 가져 와서 완전히 관리되고 서버리스 환경에 배포 할 수 있습니다. 이 접근법은 엔터프라이즈 등급 보안 및 확장 성을 제공하면서 인프라 관리의 필요성을 제거합니다 [2] [4].
2. Amazon Sagemaker JumpStart :이 옵션은 최소한의 클릭으로 DeepSeek-R1 모델의 배포 및 관리를 단순화합니다. 사용 편의성과 사용자 정의 사이의 균형을 추구하는 사용자에게는 적합합니다. 가격은 배포에 사용되는 기본 EC2 인스턴스를 기반으로합니다 [4].
3. AWS Trainium/Pertentia가있는 Amazon EC2 : 최적의 가격 성능을 위해 DeepSeek-R1- 디스틸 모델을 특정 하드웨어에 배포 할 수 있습니다. 비용은 EC2 인스턴스 가격 및 사용 기간에 의해 결정됩니다 [4].
4. 완전히 관리되는 서버리스 모델 : AWS는 Amazon Bedrock을 통해 완전히 관리되는 서버리스 모델로 DeepSeek-R1을 제공하므로 개발자는 기본 인프라를 관리하지 않고 응용 프로그램을 구축하고 배포 할 수 있습니다. 이 서비스는 단일 API로 광범위한 기능과 툴링을 제공함으로써 혁신을 가속화합니다 [5].
Azure에배포
Azure는 DeepSeek-R1 모델을 배포하기위한보다 맞춤형 접근 방식을 제공합니다.
1. Azure Machine Learning 관리 온라인 엔드 포인트 : 사용자는 사용자 정의 Dockerfile 및 구성 파일을 사용하여 DeepSeek-R1 모델을 배포 할 수 있습니다. 여기에는 확장 가능하고 안전한 실시간 추론을 지원하는 Azure Machine Learning으로 관리되는 온라인 엔드 포인트를 설정하는 것이 포함됩니다. 배포 프로세스에는 사용자 정의 환경을 만들고 엔드 포인트를 정의하며 배포 설정을 구성하는 것이 포함됩니다 [3].
2. Azure AI Foundry : Microsoft는 Azure AI Foundry에서 DeepSeek R1을 사용할 수있게 해주었습니다. 이 모델은 자동화 된 보안 평가를 포함하여 광범위한 안전 평가를받습니다. 또한 Microsoft는 Copilot+ PC에서 로컬 사용을 위해 증류 된 버전의 R1을 소개하여 생태계 전체에 걸쳐 AI 통합을 확장 할 계획입니다 [1].
주요 차이점
- 인프라 관리 : AWS는 Amazon Bedrock을 통해 완전히 관리되는 서버리스 배포 옵션을 제공하여 인프라 관리가 필요하지 않습니다. 대조적으로 Azure는 Azure Machine Learning을 통해 사용자 정의 Dockerfiles 및 구성 파일을 사용하여 더 많은 수동 설정이 필요합니다.
- 사용자 정의 및 유연성 : Azure는보다 사용자 정의 된 배포 프로세스를 제공하여 사용자가 환경과 엔드 포인트 설정을 명시 적으로 정의 할 수 있습니다. AWS는 다양한 배포 옵션을 통해 유연성을 제공하면서 사용 편의성과 확장성에 중점을 둡니다.
- 보안 및 규정 준수 : 두 플랫폼 모두 보안을 강조하지만 AWS는 Amazon Bedrock Guardrails를 통합하여 특히 중국 기술을 둘러싼 우려로 인해 생성 AI 응용 프로그램에 대한 보호를 향상시킬 것을 권장합니다 [5]. Azure는 Azure AI Foundry [1]에 대한 자동 보안 평가를 통해 안전을 보장합니다.
인용 :
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1- 효율성-VS-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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--ofeek-r1-as-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-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-oaws/