Distributionsprocessen för Deepseek-R1 på AWS och Azure skiljer sig i flera viktiga aspekter, vilket återspeglar de unika funktionerna och infrastrukturen i varje molnplattform.
Distribution på AWS
AWS erbjuder flera sätt att distribuera Deepseek-R1-modeller, var och en skräddarsydd efter olika behov och preferenser:
1. Amazon Bedrock Custom Model Import: Denna metod möjliggör distribution av destillerade versioner av Deepseek-R1, såsom Deepseek-R1-Distill-llama-8B och Deepseek-R1-Distill-llama-70B. Användare kan importera dessa modeller från Amazon S3 eller ett Amazon Sagemaker AI -modellförvar och distribuera dem i en helt hanterad och serverlös miljö. Detta tillvägagångssätt eliminerar behovet av infrastrukturhantering samtidigt som företagets säkerhet och skalbarhet tillhandahåller företagsklass [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Detta alternativ förenklar utplaceringen och hanteringen av Deepseek-R1-modellerna med minimala klick. Det är lämpligt för användare som söker en balans mellan användarvänlighet och anpassning. Prissättningen är baserad på de underliggande EC2 -instanserna som används för distribution [4].
3. Amazon EC2 med AWS Trainium/Inferentia: För optimal prisprestanda kan Deepseek-R1-distillmodeller distribueras på specifik hårdvara. Kostnader bestäms av EC2 -instanspriser och användningsvaraktighet [4].
4. Fullt hanterad serverlös modell: AWS erbjuder Deepseek-R1 som en helt hanterad serverlös modell genom Amazon Bedrock, vilket gör att utvecklare kan bygga och distribuera applikationer utan att hantera underliggande infrastruktur. Denna tjänst påskyndar innovation genom att tillhandahålla omfattande funktioner och verktyg med ett enda API [5].
Distribution på Azure
Azure ger ett mer anpassat tillvägagångssätt för att distribuera Deepseek-R1-modeller:
1. Azure Machine Learning HANTERADE Online Endpoints: Användare kan distribuera DeepSeek-R1-modeller med hjälp av en anpassad DockerFile- och konfigurationsfiler. Detta innebär att ställa in en hanterad online-slutpunkt med Azure Machine Learning, som stöder skalbar och säker realtidsinferens. Distributionsprocessen innebär att skapa en anpassad miljö, definiera slutpunkten och konfigurera distributionsinställningarna [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft har gjort Deepseek R1 tillgängligt på Azure AI Foundry, och erbjuder företag tillgång till dess avancerade resonemang. Modellen genomgår omfattande säkerhetsutvärderingar, inklusive automatiserade säkerhetsbedömningar. Dessutom planerar Microsoft att introducera destillerade versioner av R1 för lokalt bruk på Copilot+ PC: er och utvidga AI -integrationen över dess ekosystem [1].
Nyckelskillnader
- Infrastrukturhantering: AWS erbjuder ett helt hanterat serverlöst distributionsalternativ genom Amazon Bedrock, som eliminerar behovet av infrastrukturhantering. Däremot kräver Azure mer manuell installation med anpassade dockerfiler och konfigurationsfiler genom Azure Machine Learning.
- Anpassning och flexibilitet: Azure tillhandahåller en mer anpassad distributionsprocess, vilket gör att användare kan definiera deras miljö och slutpunktsinställningar uttryckligen. AWS, medan de erbjuder flexibilitet genom olika distributionsalternativ, fokuserar på användarvänlighet och skalbarhet.
- Säkerhet och efterlevnad: Båda plattformarna betonar säkerheten, men AWS råder att integrera Amazon Bedrock räcken för att förbättra skyddet för generativa AI -applikationer, särskilt på grund av oro kring kinesisk teknik [5]. Azure säkerställer säkerheten genom automatiserade säkerhetsbedömningar på Azure AI Foundry [1].
Citeringar:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
]
]
]
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-deepseek
]