El proceso de implementación de Deepseek-R1 en AWS y Azure difiere en varios aspectos clave, lo que refleja las características e infraestructura únicas de cada plataforma en la nube.
Despliegue en AWS
AWS ofrece múltiples formas de implementar modelos Deepseek-R1, cada uno adaptado a diferentes necesidades y preferencias:
1. Importación de modelos personalizados de Amazon Bedrock: este método permite la implementación de versiones destiladas de Deepseek-R1, como Deepseek-R1-Distill-Llama-8B y Deepseek-R1-Distill-Llama-70b. Los usuarios pueden importar estos modelos de Amazon S3 o un repositorio de modelos de AI de Amazon Sagemaker e implementarlos en un entorno totalmente administrado y sin servidor. Este enfoque elimina la necesidad de gestión de infraestructura al tiempo que proporciona seguridad y escalabilidad de grado empresarial [2] [4].
2. Amazon Sagemaker JumpStart: esta opción simplifica la implementación y gestión de modelos Deepseek-R1 con clics mínimos. Es adecuado para los usuarios que buscan un equilibrio entre la facilidad de uso y la personalización. El precio se basa en las instancias de EC2 subyacentes utilizadas para la implementación [4].
3. Amazon EC2 con AWS Entrenium/Inferentia: para un rendimiento óptimo de precio, los modelos Deepseek-R1-Distill se pueden implementar en hardware específico. Los costos están determinados por el precio de la instancia de EC2 y la duración del uso [4].
4. Modelo sin servidor totalmente administrado: AWS ofrece Deepseek-R1 como un modelo sin servidor totalmente administrado a través de Amazon Bedrock, lo que permite a los desarrolladores construir e implementar aplicaciones sin administrar la infraestructura subyacente. Este servicio acelera la innovación al proporcionar características y herramientas extensas con una sola API [5].
despliegue en Azure
Azure proporciona un enfoque más personalizado para implementar modelos Deepseek-R1:
1. Azure Machine Learning Enline Puntos en línea: los usuarios pueden implementar modelos Deepseek-R1 utilizando un DockerFile personalizado y archivos de configuración. Esto implica establecer un punto final en línea administrado con Azure Machine Learning, que admite una inferencia en tiempo real escalable y segura. El proceso de implementación implica crear un entorno personalizado, definir el punto final y configurar la configuración de implementación [3].
2. Azure Ai Foundry: Microsoft ha puesto a disposición Deepseek R1 en Azure Ai Foundry, ofreciendo a las empresas acceso a sus capacidades de razonamiento avanzado. El modelo sufre amplias evaluaciones de seguridad, incluidas evaluaciones de seguridad automatizadas. Además, Microsoft planea introducir versiones destiladas de R1 para uso local en Copilot+ PC, expandiendo la integración de IA en su ecosistema [1].
Diferencias clave
- Gestión de infraestructura: AWS ofrece una opción de implementación sin servidor totalmente administrada a través de Amazon Bedrock, que elimina la necesidad de gestión de infraestructura. En contraste, Azure requiere más configuración manual utilizando DockerFiles y archivos de configuración personalizados a través de Azure Machine Learning.
- Personalización y flexibilidad: Azure proporciona un proceso de implementación más personalizado, lo que permite a los usuarios definir explícitamente su entorno y punto final. AWS, mientras ofrece flexibilidad a través de varias opciones de implementación, se centra en la facilidad de uso y la escalabilidad.
- Seguridad y cumplimiento: ambas plataformas enfatizan la seguridad, pero AWS aconseja integrar las barandillas de roca madre de Amazon para mejorar la protección de las aplicaciones generativas de IA, particularmente debido a las preocupaciones sobre la tecnología china [5]. Azure garantiza la seguridad a través de evaluaciones de seguridad automatizadas en Azure Ai Foundry [1].
Citas:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-idopt-deepseek-r1-eficiency-vs-openai-claude-inversiones/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-letarning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-deployment-options
[5] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-epseek-r1-as-fly-maned-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-modelsdeepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/