Proces wdrażania DeepSeek-R1 na AWS i Azure różni się kilkoma kluczowymi aspektami, odzwierciedlając unikalne funkcje i infrastrukturę każdej platformy chmurowej.
Wdrożenie na AWS
AWS oferuje wiele sposobów wdrażania modeli DeepSeek-R1, z których każda dostosowana do różnych potrzeb i preferencji:
1. Import niestandardowego modelu Bedrock Amazon: Ta metoda pozwala na wdrożenie destylowanych wersji DeepSeek-R1, takich jak DeepSeek-R1-Distill-Lama-8B i DeepSeek-R1-Distill-Lama-70B. Użytkownicy mogą importować te modele z Amazon S3 lub repozytorium modelu AI Amazon Sagemaker i wdrażać je w środowisku w pełni zarządzanym i pozbawionym serwera. Takie podejście eliminuje potrzebę zarządzania infrastrukturą, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo i skalowalność klasy korporacyjnej [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Ta opcja upraszcza wdrażanie i zarządzanie modelami DeepSeek-R1 przy minimalnych kliknięciach. Jest odpowiedni dla użytkowników poszukujących równowagi między łatwością użytkowania a dostosowywaniem. Ceny oparte są na podstawowych instancjach EC2 wykorzystywanych do wdrażania [4].
3. Amazon EC2 z AWS Trainium/Indeluentia: Aby uzyskać optymalną wydajność ceny, modele DeepSeek-R1-Distill można wdrożyć na określonym sprzęcie. Koszty są określane przez ceny instancji EC2 i czas użytkowania [4].
4. W pełni zarządzany model Serverless: AWS oferuje DeepSeek-R1 jako w pełni zarządzany model bez serwera za pośrednictwem Amazon Bedrock, umożliwiając programistom budowanie i wdrażanie aplikacji bez zarządzania infrastrukturą podstawową. Ta usługa przyspiesza innowacje, zapewniając obszerne funkcje i narzędzia za pomocą jednego interfejsu API [5].
Wdrożenie na platformie Azure
Azure zapewnia bardziej spersonalizowane podejście do wdrażania modeli DeepSeek-R1:
1. Azure Machine Learning Managed Online Endpoints: Użytkownicy mogą wdrażać modele DeepSeek-R1 przy użyciu niestandardowych plików DockerFile i konfiguracyjnych. Obejmuje to ustanowienie zarządzanego punktu końcowego online z Azure Machine Learning, który obsługuje skalowalne i bezpieczne wnioskowanie w czasie rzeczywistym. Proces wdrażania polega na tworzeniu niestandardowego środowiska, definiowania punktu końcowego i konfigurowania ustawień wdrażania [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft udostępnił Deepseek R1 w Azure AI Foundry, oferując przedsiębiorstwa dostęp do zaawansowanych możliwości rozumowania. Model przechodzi obszerne oceny bezpieczeństwa, w tym zautomatyzowane oceny bezpieczeństwa. Ponadto Microsoft planuje wprowadzić destylowane wersje R1 do lokalnego użytku na komputerach Copilot+, rozszerzając integrację AI w całym ekosystemie [1].
Kluczowe różnice
- Zarządzanie infrastrukturą: AWS oferuje w pełni zarządzaną opcję wdrożenia bez serwera za pośrednictwem Amazon Bedrock, co eliminuje potrzebę zarządzania infrastrukturą. Natomiast Azure wymaga bardziej ręcznej konfiguracji przy użyciu niestandardowych plików Docker i plików konfiguracyjnych za pośrednictwem Azure Machine Learning.
- Dostosowywanie i elastyczność: Azure zapewnia bardziej spersonalizowany proces wdrażania, umożliwiając użytkownikom wyraźne zdefiniowanie środowiska i punktów końcowych. AWS, oferując elastyczność poprzez różne opcje wdrażania, koncentruje się na łatwości użycia i skalowalności.
- Bezpieczeństwo i zgodność: Obie platformy podkreślają bezpieczeństwo, ale AWS doradza zintegrowanie porainów w Bedrock w celu zwiększenia ochrony generatywnych aplikacji AI, szczególnie z powodu obaw związanych z chińską technologią [5]. Azure zapewnia bezpieczeństwo poprzez automatyczne oceny bezpieczeństwa odlewni Azure AI [1].
Cytaty:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficien
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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_jmmesbmpaozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pling-and-deployment-options
[5] https://virtualisionreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-bloud-giant-offer-deepseek-r1-as-ally-ananaged-serless-serless-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-row-available-on-aws/