Procesul de implementare a Deepseek-R1 pe AWS și Azure diferă în mai multe aspecte cheie, reflectând caracteristicile și infrastructura unică ale fiecărei platforme cloud.
Desfășurare pe AWS
AWS oferă mai multe modalități de a implementa modele Deepseek-R1, fiecare adaptat la nevoi și preferințe diferite:
1. Import de model personalizat Amazon Bedrock: Această metodă permite implementarea versiunilor distilate ale DeepSeek-R1, cum ar fi Deepseek-R1-Distill-Llama-8B și Deepseek-R1-Distill-Llama-70B. Utilizatorii pot importa aceste modele din Amazon S3 sau un depozit de model AI Amazon Sagemaker AI și le pot implementa într -un mediu complet gestionat și fără server. Această abordare elimină nevoia de gestionare a infrastructurii, oferind în același timp securitate și scalabilitate de calitate întreprinderii [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Această opțiune simplifică implementarea și gestionarea modelelor DeepSeek-R1 cu clicuri minime. Este potrivit pentru utilizatorii care doresc un echilibru între ușurința de utilizare și personalizare. Prețurile se bazează pe instanțele EC2 de bază utilizate pentru implementare [4].
3. Amazon EC2 cu AWS Trainium/Inferentia: Pentru performanță optimă, modelele Deepseek-R1-Distill pot fi implementate pe hardware specific. Costurile sunt determinate de prețurile de instanță EC2 și durata de utilizare [4].
4. Model de server complet gestionat: AWS oferă DeepSeek-R1 ca model de server complet gestionat prin intermediul Amazon Bedrock, permițând dezvoltatorilor să construiască și să implementeze aplicații fără a gestiona infrastructura de bază. Acest serviciu accelerează inovația prin furnizarea de caracteristici extinse și unelte cu o singură API [5].
Desfășurare pe Azure
Azure oferă o abordare mai personalizată pentru implementarea modelelor DeepSeek-R1:
1.. Azure Machine Learning Endpoints Online Managed Online: Utilizatorii pot implementa modele DeepSeek-R1 folosind un dockerfile personalizat și fișiere de configurare. Aceasta implică crearea unui obiectiv online gestionat cu Azure Machine Learning, care acceptă inferența scalabilă și sigură în timp real. Procesul de implementare implică crearea unui mediu personalizat, definirea punctului final și configurarea setărilor de implementare [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft a pus la dispoziție Deepseek R1 pe Azure AI Foundry, oferind întreprinderilor acces la capacitățile sale avansate de raționament. Modelul suferă evaluări extinse de siguranță, inclusiv evaluări automate de securitate. În plus, Microsoft intenționează să introducă versiuni distilate ale R1 pentru utilizare locală pe PC -uri Copilot+, extinzând integrarea AI în ecosistemul său [1].
Diferențe cheie
- Gestionarea infrastructurii: AWS oferă o opțiune de implementare fără server complet gestionată prin Amazon Bedrock, care elimină nevoia de gestionare a infrastructurii. În schimb, Azure necesită mai multă configurare manuală folosind dockerfiles personalizate și fișiere de configurare prin Azure Machine Learning.
- Personalizare și flexibilitate: Azure oferă un proces de implementare mai personalizat, permițând utilizatorilor să -și definească în mod explicit setările mediului și punctului final. AWS, oferind în același timp flexibilitate prin diferite opțiuni de implementare, se concentrează pe ușurința de utilizare și scalabilitate.
- Securitate și conformitate: Ambele platforme subliniază securitatea, dar AWS recomandă integrarea unor balustrade Amazon Bedrock pentru a îmbunătăți protecția pentru aplicațiile AI generative, în special din cauza preocupărilor din jurul tehnologiei chineze [5]. Azure asigură siguranța prin evaluări automate de securitate pe Azure AI Foundry [1].
Citări:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-investments/
]
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
]
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-jiant-to-frofer-deepseek-r1-as-fully-managed-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-on-aws/