O processo de implantação do DeepSeek-R1 na AWS e o Azure difere em vários aspectos-chave, refletindo os recursos e a infraestrutura exclusivos de cada plataforma em nuvem.
implantação na AWS
A AWS oferece várias maneiras de implantar modelos Deepseek-R1, cada um adaptado a diferentes necessidades e preferências:
1. Amazon Bedrock Custom Model Import: Este método permite a implantação de versões destiladas de Deepseek-R1, como Deepseek-R1-Distill-Llama-8B e Deepseek-R1-Distill-LLAMA-70B. Os usuários podem importar esses modelos da Amazon S3 ou de um repositório de modelos de sagema da Amazon e implantá -los em um ambiente totalmente gerenciado e sem servidor. Essa abordagem elimina a necessidade de gerenciamento de infraestrutura, fornecendo segurança e escalabilidade de nível corporativo [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Esta opção simplifica a implantação e o gerenciamento dos modelos Deepseek-R1 com cliques mínimos. É adequado para usuários que buscam um equilíbrio entre a facilidade de uso e a personalização. O preço é baseado nas instâncias do EC2 subjacentes usadas para implantação [4].
3. Amazon EC2 com AWS Trainium/Inferentia: Para um melhor desempenho de preço, os modelos Deepseek-R1-Distill podem ser implantados em hardware específico. Os custos são determinados pelo preço da instância do EC2 e pela duração do uso [4].
4. Modelo sem servidor totalmente gerenciado: a AWS oferece o Deepseek-R1 como um modelo sem servidor totalmente gerenciado através da Amazon Bedrock, permitindo que os desenvolvedores criem e implantem aplicativos sem gerenciar a infraestrutura subjacente. Esse serviço acelera a inovação fornecendo extensos recursos e ferramentas com uma única API [5].
implantação no Azure
O Azure fornece uma abordagem mais personalizada para implantar modelos Deepseek-R1:
1. Pontos finais on-line gerenciados do Azure Machine Learning: os usuários podem implantar modelos Deepseek-R1 usando um Dockerfile e arquivos de configuração personalizados. Isso envolve a criação de um terminal on-line gerenciado com o Azure Machine Learning, que suporta inferência em tempo real escalável e segura. O processo de implantação envolve a criação de um ambiente personalizado, a definição do terminal e a definição das configurações de implantação [3].
2. Azure AI Foundry: A Microsoft disponibilizou o Deepseek R1 na Azure AI Foundry, oferecendo às empresas acesso aos seus recursos avançados de raciocínio. O modelo passa por extensas avaliações de segurança, incluindo avaliações de segurança automatizadas. Além disso, a Microsoft planeja introduzir versões destiladas de R1 para uso local em PCs Copilot+, expandindo a integração da IA em seu ecossistema [1].
Diferenças -chave
- Gerenciamento de infraestrutura: a AWS oferece uma opção de implantação sem servidor totalmente gerenciada através da Amazon Bedrock, que elimina a necessidade de gerenciamento de infraestrutura. Por outro lado, o Azure requer mais configuração manual usando dockerfiles e arquivos de configuração personalizados através do Azure Machine Learning.
- Personalização e flexibilidade: o Azure fornece um processo de implantação mais personalizado, permitindo que os usuários definam seu ambiente e configurações de endpoint explicitamente. A AWS, enquanto oferece flexibilidade por meio de várias opções de implantação, concentra -se na facilidade de uso e escalabilidade.
- Segurança e conformidade: ambas as plataformas enfatizam a segurança, mas a AWS aconselha a integração da Amazon Bedrock Guardrails para aprimorar a proteção para aplicativos generativos de IA, principalmente devido a preocupações em torno da tecnologia chinesa [5]. O Azure garante a segurança por meio de avaliações de segurança automatizadas na Fundição do Azure AI [1].
Citações:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiente-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/postss/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-crecing-and-deployment-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-ffer-deepseek-ri-s-ly- fibre- managag-severless-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-todel-models-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
