Процесс развертывания DeepSeek-R1 на AWS и Azure отличается в нескольких ключевых аспектах, отражая уникальные функции и инфраструктуру каждой облачной платформы.
развертывание на AWS
AWS предлагает несколько способов развертывания моделей DeepSeek-R1, каждая из которых адаптирована к различным потребностям и предпочтениям:
1. Amazon Bedrock Custom Model Import: этот метод позволяет развернуть дистиллированные версии DeepSeek-R1, таких как DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B и DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B. Пользователи могут импортировать эти модели из Amazon S3 или репозитория Amazon SageMaker AI Model и развернуть их в полностью управляемой и без серверной среды. Этот подход устраняет необходимость в управлении инфраструктурой при обеспечении безопасности и масштабируемости корпоративного уровня [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: эта опция упрощает развертывание и управление моделями DeepSeek-R1 с минимальными кликами. Он подходит для пользователей, ищущих баланс между простотой использования и настройкой. Цены основаны на базовых экземплярах EC2, используемых для развертывания [4].
3. Amazon EC2 с AWS Tradium/Sonferentia: для оптимальной эффективности цены модели DeepSeek-R1-дистилла могут быть развернуты на конкретном оборудовании. Затраты определяются по ценам на экземпляры EC2 и продолжительностью использования [4].
4. Полностью управляемая модель без сервера: AWS предлагает DeepSeek-R1 в качестве полностью управляемой модели без сервера через Amazon Bedrock, позволяя разработчикам создавать и развертывать приложения без управления базовой инфраструктурой. Этот сервис ускоряет инновации, предоставляя обширные функции и инструменты с одним API [5].
развертывание на Azure
Azure предоставляет более индивидуальный подход к развертыванию моделей DeepSeek-R1:
1. Azure Machine Learning Управление онлайн-конечными точками: пользователи могут развернуть модели DeepSeek-R1, используя пользовательские файлы DockerFile и конфигурации. Это включает в себя настройку управляемой онлайн-конечной точки с помощью Azure Machine Learning, которая поддерживает масштабируемый и безопасный вывод в реальном времени. Процесс развертывания включает в себя создание пользовательской среды, определение конечной точки и настройку настроек развертывания [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft сделала Deepseek R1 доступным на литейном заводе Azure AI, предлагая предприятиям доступ к своим расширенным возможностям рассуждений. Модель проходит обширные оценки безопасности, включая автоматические оценки безопасности. Кроме того, Microsoft планирует ввести дистиллированные версии R1 для локального использования на Copilot+ PCS, расширяя интеграцию AI по всей экосистеме [1].
Ключевые различия
- Управление инфраструктурой: AWS предлагает полностью управляемый вариант развертывания без сервера через Amazon Bedrock, что устраняет необходимость в управлении инфраструктурой. Напротив, Azure требует большей ручной настройки, используя пользовательские Dockerfiles и файлы конфигурации через машинное обучение Azure.
- Настройка и гибкость: Azure обеспечивает более индивидуальный процесс развертывания, позволяя пользователям явно определять свою среду и настройки конечной точки. AWS, предлагая гибкость через различные варианты развертывания, фокусируется на простоте использования и масштабируемости.
- Безопасность и соответствие: обе платформы подчеркивают безопасность, но AWS советует интегрировать Amazon Bendrock Guardrails для повышения защиты для генеративных приложений искусственного интеллекта, особенно из -за проблем, связанных с китайскими технологиями [5]. Azure обеспечивает безопасность с помощью автоматических оценок безопасности на литейном заводе Azure AI [1].
Цитаты:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficity-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-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-центр и деплумент-options
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-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/