Distribusjonsprosessen til DeepSeek-R1 på AWS og Azure er forskjellig i flere viktige aspekter, noe som gjenspeiler de unike funksjonene og infrastrukturen til hver skyplattform.
distribusjon på AWS
AWS tilbyr flere måter å distribuere DeepSeek-R1-modeller, hver skreddersydd til forskjellige behov og preferanser:
1. Amazon Bedrock Custom Model Import: Denne metoden muliggjør distribusjon av destillerte versjoner av DeepSeek-R1, for eksempel DeepSeek-R1-Distill-lama-8b og DeepSeek-R1-Distill-lama-70b. Brukere kan importere disse modellene fra Amazon S3 eller et Amazon Sagemaker AI -modelllager og distribuere dem i et fullt administrert og serverløst miljø. Denne tilnærmingen eliminerer behovet for infrastrukturstyring mens den gir sikkerhet og skalerbarhet i bedrifter [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Dette alternativet forenkler distribusjonen og styringen av DeepSeek-R1-modeller med minimale klikk. Det er egnet for brukere som søker en balanse mellom brukervennlighet og tilpasning. Prisingen er basert på de underliggende EC2 -forekomstene som brukes til distribusjon [4].
3. Amazon EC2 med AWS Trainium/Inferentia: For optimal pris-ytelse kan DeepSeek-R1-Distill-modeller distribueres på spesifikk maskinvare. Kostnadene bestemmes av EC2 forekomstpriser og bruksvarighet [4].
4. Fullt administrert serverløs modell: AWS tilbyr DeepSeek-R1 som en fullt administrert serverløs modell gjennom Amazon-berggrunnen, slik at utviklere kan bygge og distribuere applikasjoner uten å administrere underliggende infrastruktur. Denne tjenesten akselererer innovasjonen ved å tilby omfattende funksjoner og verktøy med et enkelt API [5].
distribusjon på Azure
Azure gir en mer tilpasset tilnærming til å distribuere DeepSeek-R1-modeller:
1. Dette innebærer å sette opp et administrert online endepunkt med Azure Machine Learning, som støtter skalerbar og sikker inferens i sanntid. Distribusjonsprosessen innebærer å lage et tilpasset miljø, definere sluttpunktet og konfigurere distribusjonsinnstillingene [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft har gjort DeepSeek R1 tilgjengelig på Azure AI Foundry, og tilbyr bedrifter tilgang til sine avanserte resonnementfunksjoner. Modellen gjennomgår omfattende sikkerhetsevalueringer, inkludert automatiserte sikkerhetsvurderinger. I tillegg planlegger Microsoft å introdusere destillerte versjoner av R1 for lokal bruk på Copilot+ PC -er, og utvide AI -integrasjonen på tvers av økosystemet [1].
viktige forskjeller
- Infrastrukturstyring: AWS tilbyr et fullt administrert serverløst distribusjonsalternativ gjennom Amazon berggrunn, som eliminerer behovet for infrastrukturstyring. Derimot krever Azure mer manuell oppsett ved å bruke tilpassede DockerFiles og konfigurasjonsfiler gjennom Azure Machine Learning.
- Tilpasning og fleksibilitet: Azure gir en mer tilpasset distribusjonsprosess, slik at brukerne kan definere omgivelsene og endepunktinnstillingene eksplisitt. AWS, mens de tilbyr fleksibilitet gjennom forskjellige distribusjonsalternativer, fokuserer på brukervennlighet og skalerbarhet.
- Sikkerhet og etterlevelse: Begge plattformene legger vekt på sikkerhet, men AWS anbefaler å integrere Amazon -berggrunnens rekkverk for å forbedre beskyttelsen for generative AI -applikasjoner, spesielt på grunn av bekymringer rundt kinesisk teknologi [5]. Azure sikrer sikkerhet gjennom automatiserte sikkerhetsvurderinger på Azure AI Foundry [1].
Sitasjoner:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-azon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-depseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-peepseek-ai-pricing- and deployment-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws--first-cloud-Giant-to-oDer-depseek-r1-as-ful-managed-serverless-model.aspx
[6] https://community.aws/content/2Seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-depseek-r1-14b-on-azon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-depseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/